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Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo.

Dirección:

Consejo de Redacción. Càtedra UNESCO de Sostenibilidad. Universitat Politècnica de Catalunya.Edifici "L'Escola Industrial de Terrassa" C/. Colom, 108222 TerrassaEspaña

Tel: +34 93 739 80 50 Fax: +34 93 739 80 32 E-mail: [email protected]://www.catunesco.upc.edu

Producción y diseño: Ana Andrés, Jordi Bofill y Katia Vergara.

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Càtedra UNESCO de Sostenibilidad de la Universitat Politècnica de Catalunya.

Esta obra está subjecta a la licencia Creative Commons:

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Editor

Miquel Barceló García. Profesor de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. Universitat Politècnica de Catalunya. España.

Consejo asesor Internacional

Josep Maria Baldasano. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Martí Boada. Universitat Autònoma de Barcelona. España.Flavio Comim. University of Cambridge. Gran Bretaña.Ernest Garcia. Universitat de València. España.Sergio Guevara. Instituto de Ecología A.C. México.Karen Mulder. Delft University of Technology. Holanda.Maria Novo. Universidad Nacional de Educación a Distancia. España.Juan Jesús Pérez González. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Luz Stella Velasques Universidad Nacional de Colombia. Colombia.Arcadi Oliveras. Universitat Autònoma de Barcelona. España.Gustavo Perrusquia. Chalmers University of Technology. Suecia.Ruben Pesci. Foro Latinoamericano de Ciencias Ambientales. Argentina.Josep Xercavins Valls. Universitat Politècnica de Catalunya. España.

Comité de redacción

Xavier Alvarez.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Miquel Barceló.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Marcel Cano. Universitat de Barcelona. España.Enric Carrera. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Diana Cayuela. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Jaume Cendra.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Gemma Cervantes. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Albert Cuchi. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Dídac Ferrer. Universitat Politècnica de Catalunya. España.José Juan de Felipe Blanch. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Joan Garcia. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Guillermo Lusa. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Jordi Morató.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Ramon Sans. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Andri Stahel. Colaborador Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. UPC. España.Carlos Welsh. Investigador del Centro de Ciencias de la Tierra de la Universidad Veracruzana. México.

Contenido

SalutaciónEnric Carrera vii

PresentaciónMiquel Barceló xi

Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo. Edición 2007. xiii

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Hacia una construcción social del desarrollo sostenible basada en la definición de sus dimensiones y principios, articulados a partir de la ecuación IPAT. Aproximación a sus implicaciones y debates.

J. Cendra y A. Stahel 1

SYNAPS© systems analytical process oriented tool for sector integrationC.Book, K.Pellin and M.Svensson 33

A flexible framework for regional sustainable development indicators using system thinking criteria (INSURE).

M. Álvarez-Arenas and I. Mirón 41

Connectionist techniques to approach sustainability modellingM. Domingo, N. Agell and X. Parra 61

v


The Index of Sustainable Economic Welfare revisited for Poland in transition.R. Prochowicz.and J. Sleszynski 75

Towards integrated long-term scenarios for assessing biodiversity risks.Joachim H. Spangenberg 91

Organización y sostenibilidad en un sistema urbano socio-ecológico y complejo.A. Crojethovich y A. Rescia 103

Strategies to Connect and Integrate Urban Planning and Environmental Planning Through Focusing On Sustainability : Case Study of Cheongju City, Korea .

Ban, Yong Un 123

The Regional Vancouver Urban Observatory (RVu): counting on Vancouver, “our view” of the region.

M. Holden and C. Mochrie 137

Modelización de un sistema territorial “urbano-rural” para la evaluación de su sostenibilidad. Aplicación a una zona representativa del País Vasco.

A. Urzelai et al. 159

El paper de la organització social en la Sostenibilitat: Noves possibilitats des d'una perspectiva estructuralista.

S. Lozano i X. Àlvarez 173

Modelización participativa para la evaluación integrada de la sostenibilidad de los recursos hídricos: el modelo del mundo celular y el proyecto matisse.

J. Tàbara et al. 185

Modelamiento de presiones sobre la biodiversidad en la Guayana colombiana.A. Rincón et al. 211

vi


Salutación

La Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la Universitat Politécnica de Catalunya http://www.catunesco.upc.edu se creó en mayo de 1996 con el objetivo de desarrollar un sistema integrado de actividades de investigación, formación, información y documentación centradas principalmente en el análisis de las relaciones múltiples entre la sostenibilidad, la tecnología y el humanismo. Sus actividades se centran en cuatro grandes ejes: docencia, investigación, cooperación y publicaciones.

Durante el periodo 1996-2006 la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad ha impartido docencia universitaria a más de 8.861 estudiantes de 69 países diferentes del mundo sobre tecnología, desarrollo sostenible, desequilibrios y cambio global.

La Cátedra imparte anualmente unos 200 créditos de docencia de asignaturas obligatorias, optativas y de libre elección relacionadas con el desarrollo sostenible, la globalización y los impactos de la tecnología en diversas titulaciones de la UPC las cuales son cursadas anualmente por unos 1.300 estudiantes. Desde el año 2000 la Cátedra coordina también el programa de doctorado “Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo”, actualmente cursado por más 40 estudiantes y del que ya se han leído 5 tesis doctorales.

Desde 1996 se han impartido tres ediciones del Master de Sostenibilidad y dos ediciones del Master de Energía para el Desarrollo Sostenible. También se ofrecen cursos de especialización y seminarios de formación sobre dinámica de sistemas, globalización, desequilibrios Norte-Sur y deuda externa que son cursados anualmente por unas 500 personas.

La investigación de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad tiene como objetivo fundamental la

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Enric Carrera

Enric Carrera GallissàDirector de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad

Universitat Politècnica de Catalunya


realización de aportaciones significativas que contribuyan a la transformación social en la dirección de la sostenibilidad. Tanto la visión sistémica y holística como la multidisciplinar son las bases metodológicas que fundamentan los proyectos de investigación sobre las intersecciones entre la sostenibilidad, la tecnología y el humanismo. Nuestro grupo de investigación trabaja en las siguientes líneas de investigación:

• Educación en sostenibilidad

• Energía

• Medida y modelización de la sostenibilidad

• Recursos naturales y residuos

• Tecnología, sociedad y desarrollo

• Desequilibrios y deuda externa

Los proyectos de investigación más emblemáticos realizados hasta ahora son:

• La alfabetización digital como catalizador de la participación y desarrollo locales.

• Proyecto URB-AL tipo B: Energías Renovables y Redes de Desarrollo Local.

• Los indicadores socioeconómicos para la medidad de la sostenibilidad local.

• La caracterización de los residuos domésticos y el cálculo de la huella ecológica de la ciudad de Terrassa.

• Estudio sobre la sostenibilidad del desarrollo andorrano y la modelización de escenarios de futuro de sostenibilidad de Andorra y Terrassa.

• Los procesos de Agenda 21 de Terrassa, Viladecavalls y Sant Boi de Llobregat.

• La organización del 1st International Conference on Sustainability Measuring and Modelling (ICSMM 2006) en Terrassa.

Finalmente indicar que en el ámbito de la investigación la Cátedra acoge el Observatorio de la Deuda en la globalización http://www.debtwatch.org que es una red dedicada al activismo de investigación sobre la problemática de las relaciones Norte-Sur. Su objetivo principal es promover el conocimiento sobre las causas de la problemática de la deuda, enmarcándolo en el actual proceso de globalización y, más concretamente, las relaciones económicas y políticas de desigualdad e injusticia que lo definen.

Fomentar la colaboración interuniversitaria entre países centrada en la tecnología, el desarrollo sostenible, los desequilibrios y el cambio global, e impulsar proyectos de desarrollo integral, actuando prioritariamente en redes que integren la colaboración entre universidades, municipios, comunidades y sectores sociales, son los objetivos del ámbito de cooperación de la Cátedra.

Cabe destacar entre otros el proyecto europeo ALFA “Tecnologías sostenibles para la potabilización y tratamiento de aguas residuales” y la participación en el proyecto de Ingeniería

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http://www.debtwatch.org/

Europea ante la Globalización y la Sostenibilidad (programa Sócrates-Erasmus de la UE) en el que participan 6 universidades europeas. Finalmente destacar también la planificación urbana participativa de San Ignacio de Velasco (Bolivia), el proyecto de construcción de la Universidad Chiquitana en Bolivia, el proyecto de rehabilitación del Hospital Cataluña Rabouin (Sahara) realizadas por profesores de la Cátedra y estudiantes de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Barcelona a través de la asociación Universidad sin fronteras.

La Cátedra forma parte del Foro Latinoamericano de Ciencias Ambientales (FLACAM) con sede central en La Plata (Argentina) del cual es su sede española. También forma parte de la Red Latinoamericana de estudios ambientales urbanos con sede central en Manizales (Colombia).

El apartado de publicaciones es finalmente un capítulo también importante de las actividades de la Cátedra. Estas son sus publicaciones:

• ¿Sostenible?. Revista anual de comunicación y diálogo pluridisciplinar de nivel universitario sobre el estado actual del pensamiento en relación a las humanidades, las ciencias y las tecnologías desde la perspectiva de la sostenibilidad y globalización. Publicada desde 1.999.

• Informe sobre el Desarrollo Humano del PNUD. Desde el año 1998 se publica la edición en catalán de este informe, conjuntamente con la Asociación para las Naciones Unidas de España, el Centro UNESCO de Catalunya y Cruz Roja Catalunya.

• Colección Los papeles de la Cátedra UNESCO. Publicación periódica de informes, estudios, reports de investigación, etc., relacionados con las actividades propias de la Cátedra (desde el año 2001).

• Colección Contr@rgumentos. Herramienta de divulgación para entender mejor el proceso de globalización, sus implicaciones y el papel que juegan los diferentes actores. Editada conjuntamente con la editorial Icaria desde el año 2004.

• Boletín Dinámica de Sistemas. Boletín electrónico de carácter trimestral que ofrece el grupo de dinámica de sistemas de la Cátedra desde el año 2002.

• Boletín Noticias ODG. Boletín electrónico de carácter mensual que ofrece el Observatorio de la Deuda en la Globalización desde el año 2002.

• Portal Sostenibilitat http://portalsostenibilidad.upc.edu .Portal web que contiene unas 160 fichas de información de los diversos ámbitos de la sostenibilidad (ambiental, social, económica e institucional) con unas 4.000 referencias comentadas.

• Página web de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad http://www.catunesco.upc.edu Web corporativa con explicación detallada de las actividades de docencia, investigación, cooperación y publicaciones de éstas Cátedra. Publicada desde el año 1997.

• Página web del Observatorio de la Deuda en la Globalización http://www.debtwach.org. Web corporativa de este Observatorio que incluye informes, noticias, publicaciones y actividades diversas. Publicada desde el año 2.000.

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http://www.debtwach.org/


http://portalsostenibilidad.upc.edu/

mailto:Contr@rgumentos


De todo el conjunto de estas actividades de nuestra faltaba una publicación de corte más académico y científico del ámbito de la investigación. Por este motivo y coincidiendo con el décimo aniversario de su fundación la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la Universitat Politécnica de Catalunya decidió editar una revista electrónica de investigación de periodicidad anual con el fin de crear un espacio para dar a conocer experiencias y aportaciones inéditas en el dominio de la sostenibilidad, el desarrollo de herramientas y en el estudio de procesos sociales y tecnologías que contribuyan de una manera significativa a la transición hacia la sostenibilidad. Este revista aspira a convertirse en un referente internacional de la investigación sobre las diversas dimensiones de la sostenibilidad.

Animo a los investigadores de todo el mundo, pero muy especialmente a los de lengua española, a que hagan suya esta revista y la utilicen como una herramienta rigurosa y de calidad para publicar sus investigaciones sobre sostenibilidad y con ello contribuir a la necesaria transformación social que nuestro planeta necesita.

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Presentación

Aunque pueda ya haber en el mundo un buen número de revistas científicas que tratan el amplio abanico de temas relacionados con medio ambiente y sostenibilidad, los editores creemos que puede ser útil una revista científica electrónica en formato abierto que se centre principalmente en las intersecciones entre la sostenibilidad, la tecnología y el humanismo.

Es por todo ello que, coincidiendo con el décimo aniversario de su creación, la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la UPC edita la Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo.

Esta nueva revista pretende ser un espacio para dar a conocer experiencias y aportaciones inéditas en el amplio campo de la sostenibilidad, en el desarrollo de herramientas y en el estudio de procesos sociales y tecnologías que contribuyan de manera significativa a la sostenibilidad. La revista, de periodicidad anual, se publicará sólo en versión electrónica y será accesible de manera gratuita a través de la red. Los textos estarán redactados en inglés, castellano o catalán y contendrán material no publicado ni presentado para su publicación en ningún otro medio de difusión. La temática deberá estar relacionada con las intersecciones entre la sostenibilidad, la tecnología y el humanismo.

La Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo nace pues con la aspiración de convertirse en una publicación de referencia internacional donde se publiquen las principales investigaciones sobre las diversas dimensiones de la sostenibilidad.

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Miquel Barceló

Miquel BarcelóEditor

Profesor de la Cátedra UNESCO de SostenibilidadUniversitat Politécnica de Catalunya

Los contenidos de este número 1 corresponden a una selección de las ponencias presentadas al 1st International Conference on Sustainability Measurement and Modelling celebrado en la ciudad de Terrassa el 16 y 17 de noviembre de 2006 bajo la organización de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la UPC, el Observatorio de la Sostenibilidad en España y el Departamento de Medio Ambiente y Vivienda del Gobierno autónomo de Cataluña.

Al ser éste el primer número de una revista editada por nuestra Cátedra UNESCO de Sosteniblidad, hemos decidido incluir un artículo sobre principios generales de sostenibilidad, escrito por nuestros investigadores Jaume Cendra y Andri Stahel, que, de alguna manera, sintetiza nuestra visión sobre las diversas dimensiones de la sostenibilidad y su complejidad.

Espero que esta publicación llegue a convertirse en un espacio abierto donde compartir con el necesario rigor aportaciones significativas que contribuyan a la imprescindible transición hacia la sostenibilidad.

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Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo. Edición 2007.

La Cátedra invita a investigadores, técnicos y profesores universitarios a presentar propuestas de artículos inéditos para incluirlos en la próxima edición de la Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo. Los textos deben estar redactados en inglés, castellano o catalán y deben contener material no publicado ni presentado para ser publicado en algún otro medio de difusión. La temática debe estar relacionada con las intersecciones entre la sostenibilidad, la tecnología y el humanismo.

Para la presentación de artículos, seguir las instrucciones del siguiente enlace:

http://www.catunesco.upc.edu/sth/autores

Otros enlaces de interés:

Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo

http://www.catunesco.upc.edu/sth

https://e-revistes.upc.edu/handle/2099/1495

Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la UPC

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Para contactar con la Revista envíe un e-mail a:

[email protected]

Dirección postal:Càtedra UNESCO de Sostenibilidad de la UPCEdificio L’Escola Industrial de TerrassaC/ Colom, 108222 Terrassa, España

Teléfono +34 93 739 80 50 Fax +34 93 739 80 32

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http://www.catunesco.upc.edu/sth

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Hacia una construcción social del desarrollo sostenible basada en la definición de sus dimensiones y principios, articulados a partir de la ecuación IPAT. Aproximación a sus implicaciones y debates.

Jaume Cendra Garreta* y Andri W. Stahel**

*Profesor de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. Universitat Politècnica de Catalunya. [email protected]**Colaborador de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. Universitat Politècnica de Catalunya. [email protected]

J. Cendra y A. Stahel

Resumen

Ante las evidentes críticas de indefinición que el concepto de desarrollo sostenible ha recibido y recibe, se propone un acercamiento al concepto en base a la formulación de unos principios generales que deberían ser discutidos, tanto a nivel académico como social, en general. Para que la propuesta sea coherente y global se ha tomado la ecuación IPAT como punto de partida articulador de la misma. En este sentido, se definen siete dimensiones, vinculadas a ella, y se formula un principio general para cada una de esas dimensiones con algunos subprincipios subsidiarios suyos. Al mismo tiempo que estos principios y subprincipios se van presentando, se estudian y discuten algunas de sus implicaciones y debates, con la finalidad de presentar una visión global que de la idea de desarrollo sostenible se pretende ofrecer.

Descriptores: desarrollo sostenible, sostenibilidad, dimensiones, principios, implicaciones, debates, paradigma.

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1. Desarrollo sostenible, la construcción social de un concepto.

1.1 Introducción: ¿de qué estamos hablando?

Por todos es conocido que el principal problema cuando hablamos de sostenibilidad es el acuerdo concreto sobre a qué nos estamos refiriendo. Desde, la que se ha convertido en la definición oficial del concepto, formulada por la comisión Brundtland, hasta nuestros días, muchas son las críticas que se le han hecho (vaguedad, término confuso y lleno de contradicciones, falta de operatividad, indefinición en lo que se debe sostener, cuáles son las necesidades a satisfacer, etc) y muchos los debates establecidos desde sistemas de valores diversos y a menudo encontrados, que exigirán todavía muchos esfuerzos de concreción y acuerdo. Sin embargo, y a pesar de ello, parece que “hay un sentido general que la sostenibilidad es una cosa buena, pero que todavía requiere definición y elaboración” (Jabarenn, 2006, p.2). En tal sentido Ríos, Ortiz y Álvarez (2005, p.505 y 506) señalan como

“la falta de interés por conocer en profundidad el origen de nuestra manera actual de ver y entender el mundo, y la ligereza con la cual aceptamos como propias doctrinas e ideologías como la del Desarrollo sostenible/Sostenibilidad, son parte del proceso de homogenización cultural global del cual todos somos víctimas. Es por ello que la discusión sobre el debate conceptual no se puede obviar con la propuesta de definiciones más complejas y detalladas, pues tras ellas se esconde una realidad mucho más compleja que la misma definición”

Y apuntan que para superar el caos de las definiciones en el cual se ha estancado el Desarrollo sostenible en la actualidad “se necesita, a partir de ahora, generar procesos nuevos, caminos alternativos, que nos permitan afrontar nuestra realidad social, económica, política, ambiental y cultural desde una visión común acorde a nuestro bagaje histórico-cultural”

En esta línea, nosotros creemos que podríamos avanzar en esa concreción de lo que sea, o mejor, debiera ser, el desarrollo sostenible con la formulación, igual que en cualquier ciencia1, de unos principios generales a partir de los cuales se pudieran derivar sus consecuencias y estudiar sus implicaciones concretas.

Cuando la Asamblea general de NN.UU. ante la conciencia de los nuevos problemas globales, hizo el encargo a la Comisión Brundtland (1992, p.13) de diseñar “un programa global para el cambio”, estaba pensando en la necesidad de una lógica articuladora para hacerles frente. Como todo sistema, el sistema global en que se ha convertido nuestro mundo, tiene una lógica y unos principios de ordenación. Creemos que la sostenibilidad podría convertirse en una alternativa a esa lógica de ordenación si fuera posible establecer una formulación explícita y coherente de principios ampliamente aceptados. Pero, evidentemente, esa lógica no se puede reducir a un simple informe escrito por una comisión de expertos o a unos principios formulados desde la academia. Esa visión exigiría un amplio diálogo interdisciplinar y, sobretodo, intercultural (del que sólo incipientemente tenemos algunos ejemplos), que creemos debería implicar a todos los ámbitos: académico, pero también político, económico y social.

Página 2 de 244 Revista Internacional Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo. Número 1. Año 2006

Hacia una construcción social del desarrollo sostenible basada en la definición de sus dimensiones yprincipios, articulados a partir de la ecuación IPAT. Aproximación a sus implicaciones y debates.

Creemos que más allá de una definición general, interpretada a partir de las diferentes visiones particulares, el establecer unos principios generales permitiría resaltar, más allá de la diversidad en su forma de manifestarse en los distintos contextos espaciotemporales, los elementos comunes que deberían caracterizar toda estrategia de desarrollo sostenible. Así, una vez establecidos estos principios comunes, se podría aterrizar mejor el debate a aspectos concretos y, sobretodo, estudiar más fácilmente sus implicaciones y coherencia con las prácticas a ellos asociadas. Nuestra modesta aportación aquí, es contribuir a la construcción de esa visión desde el punto de vista interdisciplinar, ya que no puede serlo intercultural (de todas formas, creemos que existen determinados principios, que caracterizarían una dinámica de desarrollo sostenible, más allá de las culturas particulares y de las formas sociales concretas en que esos se manifiestan).

A tal fin, y con el objetivo de formular una propuesta de principios coherente y global, que intente tener en cuenta de forma ordenada y lógica todos los aspectos cruciales de la sostenibilidad, hemos tomado como punto de partida la ecuación IPAT, propuesta por Ehrlich y Holdren (1971). Creemos que dicha ecuación, muy sencilla y ampliamente aceptada, le permite adecuarse fácilmente a nuestra pretensión de realizar ese análisis global, en la medida que persigue evaluar, de forma sintética, el impacto ambiental a partir de las variables básicas que lo afectan.

La finalidad de nuestra propuesta es doble, por un lado se presenta como un marco de referencia que permita aproximarnos a la definición del paradigma de la sostenibilidad y de las implicaciones y debates que de él se derivan (con una clara intencionalidad pedagógica que la misma sencillez de la ecuación nos permite explotar). Por otro, el análisis, que no pretende ser completo ni exhaustivo, persigue convertirse en un marco de ordenación lógico, coherente y jerárquico, ante la ingente cantidad de principios de sostenibilidad propuestos por las distintas instituciones locales, nacionales y supranacionales. En este sentido, nuestra propuesta va en la dirección de la seguramente más difundida propuesta de principios de sostenibilidad, la de Caring for the Earth (IUCN, UNEP, and WWF, 1991), pero en nuestro caso concretándola un poco más, al articularla por dimensiones y establecer un principio con sus correspondientes subprincipios en cada una de ellas.

Nuestra intención aquí es aprovechar, y desarrollar posteriormente, el trabajo realizado previamente, en esa dirección, por diversos autores (Jabarenn, 2006 y 2004; Riechmann, 2006 y 2005a; Xercavins et al., 2005), a los que les añadiremos otros, articulándolo y aportando nuevas propuestas. Comentar que Jabareen (2006), a partir de un estudio sistemático de la literatura y de los campos de conocimiento que confluyen en el desarrollo sostenible, ya identifica “siete conceptos que juntos sintetizan y establecen una propuesta de marco conceptual”, son: la paradoja ética (al querer mantener, al mismo tiempo, el desarrollo económico y la preservación ambiental), el capital natural, la equidad, la ecoforma, la gestión integral, la utopía y la Agenda política global. Nosotros integraremos estos conceptos en nuestros principios, aceptándolos, en este caso, como el resultado de un acuerdo implícito entre la academia, y al que nosotros pretendemos contribuir desde aquí.

Revista Internacional Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo. Número 1. Año 2006

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1.2 La ecuación IPAT.

La ecuación IPAT nos permite evaluar el impacto ambiental I, a partir del producto de tres variables: la población P que produce ese impacto, el consumo C de bienes y servicios que ésta realiza para satisfacer sus necesidades y, el impacto ambiental T producido por la tecnología disponible para producir esos bienes y servicios (también denominada eficiencia tecnológica). De ahí el nombre de la ecuación como IPCT (que algunos autores también denominan IPRT, con R de recursos consumidos o, también, de riqueza – debido a que en el original inglés es IPAT, con A de affluence):

=

producto

impactoTECNOLOGIAx

persona

productosnºCONSUMOx(personas) POBLACIONIMPACTO

La finalidad de la ecuación, así planteada, no es la de realizar cálculos absolutos en la medida de ese impacto (cosa que seguramente tampoco tendría mucho sentido), sino la de poder hacer comparaciones en función del peso que cada una de las variables tiene sobre el impacto ambiental; lo que se denomina en el ámbito técnico como un análisis de sensibilidad o paramétrico. Concretamente sus autores la utilizaron para enfatizar la necesidad de no minimizar la importancia del crecimiento de la población en el impacto ambiental. Posteriormente, otros autores la han utilizado para realizar diversos tipos de análisis, como, por ejemplo, el planteado por K. Mulder (2006a, p.20-22), quien se pregunta por cuál debería ser el incremento a nivel mundial en la eficiencia tecnológica, para que en el 2050, y a pesar de producirse un crecimiento de la población del 50% respecto de la actual, incrementándose al mismo tiempo el nivel de consumo de los países más pobres hasta alcanzar el de los más ricos, se mantuviera el impacto ambiental actual. Llegando a la conclusión, que ese incremento debería ser de 32,4 veces.

Tal como ya se ha comentado, nuestra intención aquí no es la de realizar este tipo de análisis, sino la de utilizar esa ecuación como punto de partida para formular y articular, a partir de ella, nuestros principios de sostenibilidad. Que asociaremos, tal como puede verse en la Figura 1, a las dimensiones vinculadas a cada uno de los términos de la ecuación, o a la agrupación de algunos de ellos. Sin embargo, antes de empezar esa labor, y tal como ya hemos comentado, decir que tomamos como punto de partida dicha ecuación, aprovechando que su simplicidad nos permite tener una visión de conjunto de las variables que inciden en el impacto ambiental. Pero, si bien, esa simplicidad parece apuntar a una dependencia lineal entre sus variables, nada está más lejos de la realidad, puesto que tal como veremos las interacciones entre esas variables son múltiples. Lo cual nos indica, por otra parte, un hecho evidente: que el análisis de la sostenibilidad sólo será posible abordarlo desde la teoría de la complejidad. Aspecto que más tarde abordaremos al tratar la dimensión cultural.



2. Aproximación a los principios del desarrollo sostenible.

Tal como establece el Diccionario de la Real Academia Española, un principio es “cada una de las primeras proposiciones o verdades fundamentales por donde se empiezan a estudiar las ciencias o las artes” y que, por tanto, exigen un consenso, por su evidencia como principio, que debería establecerse al respecto por la comunidad interesada. Si bien, en el caso de la sostenibilidad este es un objetivo complicado dada la diversidad de visiones que en ella confluyen, no nos parece ocioso el intentar establecer un mínimo acuerdo al respecto, a fin de contribuir, como ya se ha comentado, a la clarificación del concepto. Y éste, nos parece, puede ser un buen camino para ello, más allá, de la necesaria y saludable, diversidad imprescindible en todo diálogo social, como lo debe ser el que aquí nos ocupa.

2.1 Dimensión ambiental.

Entrando en la lógica de la explicación de la propuesta planteada, empezaremos por el primer miembro de la ecuación, o sea, el término del impacto ambiental. En este ámbito, nos parece oportuno establecer como principio de sostenibilidad el de la conservación del capital natural2,


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Fig.1: Ecuación IPCT y sus dimensiones (elaboración propia).


o lo que ha dado en llamarse en la bibliografía, la sostenibilidad fuerte. Según el estudio de Jabareen (2006), en el discurso del desarrollo sostenible, hay un amplio consenso sobre el tema, situándose la dificultad más en el terreno de cómo medir la depreciación de este capital (a fin de poder asegurar su preservación). En la medida que no hay un acuerdo universal a causa del mismo desafío conceptual y operacional que ello implica (que incluiría, entre otros aspectos, la cuantificación de los servicios ecosistémicos, así como la determinación de su importancia para las mismas dinámicas ecosistémicas y para la sociedad humana).

No hay que obviar, no obstante, que, en relación al tema, existe otra opción menos exigente, como es la de la llamada sostenibilidad débil, que tiene como punto de partida la creencia en la sustituibilidad entre los capitales natural y manufacturado, de manera que el agotamiento de determinados recursos naturales podría ser compensado por cambios tecnológicos y la utilización de otros recursos o capital económico. Sin embargo, según Cuchí (2005), se presentan serías objeciones a tal posibilidad: a) la imposibilidad de aceptar de forma indefinida la elasticidad en la sustitución, b) la insuficiencia del mercado como mecanismo de asignación eficiente de los recursos no renovables, en la medida que las generaciones futuras (y todas aquellas que viven al margen de nuestro sistema económico) no pueden hacer valer sus preferencias, y c) la imposibilidad intrínseca de valorar de forma monetaria el capital natural, ya que la naturaleza no entiende de intercambios mercantiles. Esta última es, desde el punto de vista técnico, la crítica más incisiva que la economía ecológica (defensora de la sostenibilidad fuerte) hace a los planteamientos de la economía ambiental aquí expuestos, en la medida que el servicio prestado por la naturaleza sólo podría ser compensado con la restitución del valor auténtico que ha aportado al sistema económico, con el mismo material que ella ha suministrado.

2.2 Dimensión demográfica.

Antes de continuar con el análisis, queremos hacer énfasis, y de aquí la presentación del segundo miembro de la ecuación en forma de sumatorio, en la necesidad de poder descomponerlo en tantos términos PCT como consideremos necesario. Justificándose esta segregación, por el hecho de poder estudiar el impacto ambiental producido por un grupo de población concreto, escogido, ya sea, en función: de su origen cultural o de su ubicación geográfica o política, por su nivel de consumo, por la tecnología de la que dispone, etc. Como podría serlo, por ejemplo, el producido por una población de un país del Norte en comparación con la de uno del Sur. Sin embargo, en el análisis que realizaremos a continuación, de momento, no tenemos necesidad de entrar en el detalle y haremos referencia únicamente a la variable ‘población global’ (siendo válida la misma consideración, más tarde, cuando hablemos de las otras dos variables: consumo y tecnología).

Con relación a la variable población se nos plantea inmediatamente otro importante debate. De entrada, dada la complejidad de la cuestión por las razones expuestas a continuación, no parecería oportuno proponer aquí ningún principio más allá de establecer la necesidad de plantearse la autocontención poblacional, ya sea por su crecimiento de origen endógeno o exógeno (inmigraciones), pues creemos que las políticas asociadas a ese principio deben ser



objeto de debate y, en su caso, implantadas, por parte de la ‘población afectada’ y sólo acordadas por ella. Sin embargo, en un mundo globalizado, podemos entender que la ‘población afectada’ supera fácilmente los simples límites geográficos o políticos que la delimitan; los problemas ambientales debidos al sobreconsumo o los conflictos por los recursos naturales, así lo demuestran. De hecho, en un sistema interdependiente como lo es nuestra biosfera y, cada vez más, nuestro mundo globalizado, dinámicas locales tienen, forzosamente, una dimensión global que va más allá del ámbito local en el que aquellas se desarrollan. Así, la cuestión que se plantea es: ¿quién tiene derecho a decidir sobre el crecimiento de una población? O, en otro nivel, ¿cómo regular o absorber los grandes flujos de refugiados producidos por las guerras, las grandes masas de desplazados ambientales que parece van a producirse como consecuencia del cambio climático o de los flujos migratorios sur-norte que, cada vez más, ponen en entredicho la abundancia autista de los países desarrollados? Los dilemas éticos que se plantean son evidentes, como lo son las dificultades y las formas de afrontar los problemas que de ellos se derivan. Seguramente que, tarde o temprano, estas deberán ser cuestiones a plantearse en una agenda política global.

De todas formas, para algunos la necesidad de la autocontención en el crecimiento poblacional también es un hecho discutible3, pues el impacto ambiental causado por ella no sólo depende de su número, sino del producto de las tres variables (PCT). Así se puede argumentar que nuestro desarrollo tecnológico nos permitirá incrementar la eficiencia en el uso de los recursos naturales y de esta forma compensar el incremento de las otras variables, entre ellas el de la población. De todas formas, tampoco podemos olvidar que la biología nos demuestra que ninguna población puede crecer de forma indefinida. Aunque, evidentemente, siempre hay quien pueda pensar que el ser humano tiene capacidad, gracias a esa capacidad tecnológica, para escapar a sus leyes. Pero, como argumenta Hans Jonas (1995), los límites físicos a nuestra existencia siguen existiendo y, a medida que vamos forzando los límites ecológicos, mayor es la magnitud del potencial colapso.

2.3 Dimensión oikonómica.

Continuando con nuestro comentario de la ecuación, deberíamos pasar ahora a la variable consumo, C, pero querríamos replantearnos aquí el sentido meramente material de esta variable4. Creemos que si estamos hablando de desarrollo sostenible debemos de plantearnos que su finalidad no es, en sí mismo, el desarrollo material, sino que debería ser lo que suele denominarse como calidad de vida, concepto que pretende ir más allá de un mero bienestar material, considerando aspectos más cualitativos en el desarrollo, como pueden serlo, por ejemplo, un entorno adecuado de relaciones sociales dentro de una comunidad o la posibilidad de disfrutar de un trabajo creativo. Somos conscientes que éste es un concepto difícil, el cual no podemos abordar aquí, pero sí decir que desde hace ya algunos años, las teorías entorno al Desarrollo Humano están tratando desde sus distintas formulaciones. Proponemos, así, el concepto de calidad de vida como principio de la sostenibilidad, a fin de destacar, el aspecto ya


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comentado, que la finalidad de una población es su bienestar integral, de forma que para alcanzarlo es necesaria la satisfacción de ciertas necesidades humanas5, y que el impacto ambiental de los productos y servicios consumidos por ella, sólo es su consecuencia. Sabiendo, además, que este objetivo puede ser alcanzado de formas muy distintas, a partir de formas de organización social y económica distintas, subyacentes a culturas distintas y, lo que es más importante, produciendo impactos ambientales también muy distintos. Así, tal como veremos en los próximos apartados, el concepto calidad de vida se presenta como fundamental para establecer un umbral en la definición de lo sostenible y, es por esta razón, que lo definimos como eje articulador de esta dimensión.

Y al introducir ese principio intentamos, también al mismo tiempo, resaltar esa dimensión más personal del desarrollo, que en la formulación original del concepto de desarrollo sostenible fue soslayada a favor de los aspectos ambientales, económicos y sociales (que a pesar que la incluyen creemos necesario explicitar). Y que gracias a los intentos realizados desde el ámbito del Desarrollo Humano está siendo posible recuperar6. Nos permitimos destacar aquí, las aportaciones realizadas por el enfoque del Desarrollo a escala humana (Max-Neef, Elizalde y Hopenhyan, 1986) ya que creemos que sus características lo hacen especialmente adecuado para integrar esta perspectiva más humana en el desarrollo sostenible: tratamiento sistémico de las necesidades humanas, diferenciación entre necesidades y satisfactores7, consideración de un desarrollo integrado en su entorno ambiental y social8, y, en palabras de Max-Neef (1998, p. 87), “la necesidad del desarrollo de toda la persona y de todas las personas”, son algunas de ellas. Queremos también destacar especialmente que, según los autores, este desarrollo personal integral no puede realizarse al margen del de la comunidad, en la medida que la participación es una de las necesidades humanas básicas contempladas por el enfoque (como tampoco puede serlo, evidentemente, el desarrollo de la comunidad al margen del de los individuos que la componen) y de ahí la necesaria articulación entre estas dos dimensiones, la individual con la colectiva.

Un debate de interés, vinculado a ese principio, es el de la relación entre desarrollo material y calidad de vida/felicidad que se está desarrollando desde hace ya algunos años. Las críticas realizadas al PIB, como indicador del ‘bienestar’, llevaron a la formulación de indicadores que incluyeran otros aspectos, como los sociales y ambientales, además de los económicos, entre ellos el GPI (Genuine Progress Indicador). En un estudio realizado por el grupo de investigadores que lo propusieron9, se mostró, al comparar los dos índices para el período de 1950 al 2002 en EEUU, una clara separación entre ellos a partir de un determinado punto. Así, si el desarrollo económico está desacoplado de la calidad de vida a partir de un determinado umbral, seguir tomándolo como objetivo último de las políticas públicas no tiene sentido. El objetivo no puede ser crecer por crecer, sobretodo en la medida que ello afecta directamente al entorno natural y social. Tal como afirma Riechmann (2006, p. 99 y 98, respectivamente):

“Una vez que hemos ‘llenado el mundo’ sin la detención del crecimiento material de la economía a escala global, no podemos hablar en serio de desarrollo sostenible…..Frenar el crecimiento no implica



vivir peor (lo decisivo es la calidad de los bienes y servicios finales de que disfruta la gente, y no la cantidad de energía y materiales consumidos)”.

Además, ello tiene importantes implicaciones para otra cuestión candente entorno del desarrollo sostenible:

“Hay que señalar aquí que las críticas antiproductivistas al crecimiento material indefinido distinguen perfectamente entre países del Norte y Sur, y defienden precisamente – en la inmensa mayoría de los casos – que el Norte tiene que decrecer – dejando libre espacio ambiental – precisamente para que el Sur pueda crecer”.

En el fondo de estos planteamientos se encuentra subyacente una importante cuestión que la ciencia económica ortodoxa parece haber olvidado: si el bienestar y la riqueza individual y colectiva vienen dadas por el acceso a diferentes valores de uso, ¿cómo entender que la economía se dedique a estudiar exclusivamente la (re)producción y distribución de valores de cambio (es decir los bienes y servicios que tienen un valor mercantil), ignorando todos aquellos bienes y servicios ecológicos y sociales (como el aire que respiramos o la red social en que nos movemos) que, aunque fundamentales para el bienestar, no tienen valor ‘económico’ al no ser comprados y vendidos en el mercado?. Con el advenimiento de la Modernidad, nos olvidamos que la razón de ser del proceso económico es la (re)producción/distribución de valores de uso, lo que Aristóteles definía como el objeto de la oikonomía, y no la reproducción de los valores de cambio en el mercado, actividad que el mismo autor denominaba como crematística y que, según él, debería estar al servicio de la oikonomía. Es a esta distinción fundamental que queremos apuntar al denominar a esta dimensión oikonómica, en lugar de referirnos al término economía que, en la modernidad, se redujo a la dimensión crematística.10

Así, mientras que para todas las sociedades el objetivo último siempre ha sido su reproducción material a partir de la transformación del medio, intentando lograr la coherencia entre la realidad y la disponibilidad de recursos, por un lado, y los valores y aspiraciones culturales de los individuos y de la colectividad11, por otro. Es, sin embargo, sólo con la sociedad moderna que la reproducción/acumulación material se transforma en una necesidad última del sistema, en la medida en que se erige en elemento central de la continuidad del proceso de acumulación capitalista. En otras palabras, si la relación entre desarrollo material y calidad de vida no es una relación directa ya que viene mediada por la cultura y los valores individuales (para un nómada o incluso para un asceta sedentario, pasado determinado umbral, más acumulación material reduce y no aumenta su bienestar), es sólo en la sociedad capitalista moderna que se establece ese vínculo directo entre crecimiento económico y desarrollo a partir de la necesidad de reproducción del propio subsistema económico. Sin plusvalía, sin una acumulación ampliada, en una economía de mercado ninguna empresa puede seguir existiendo al ser crematísticamente insostenible (y de hecho, ningún emprendimiento que no cuente con recursos públicos o privados externos al mercado se mantendría, explicándose así la introducción y expansión de la lógica instrumental crematística cada vez a más ámbitos de la vida moderna). De este modo, es el mercado el que se convierte en el gran árbitro social, orientando el proceso de desarrollo y


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obligando a todos los agentes económicos a una carrera continua basada en la acumulación12. Es por ello, que en función de nuestro contexto capitalista, podríamos enunciar el principio de reproducción ampliada del capital financiero, como necesidad de la denominada sostenibilidad económica (entendiéndose económico aquí en el sentido de ser capaz de mantener una rentabilidad crematística). De este modo, podemos decir que la así denominada ‘tercera pata de la sostenibilidad’ es una dimensión históricamente específica a una economía de mercado. Otras economías, no regidas por el libre mercado, no tienen su dinámica pautada por esta necesidad de acumulación ampliada del capital y, así, las distintas dinámicas de producción y distribución económica no tienen su supervivencia condicionada por la capacidad de generar beneficios monetarios o crematísticos13.

Pero como consecuencia de ese mismo principio de acumulación, en el contexto de la economía moderna regida por la institución del libre-mercado, donde priman las interacciones sociales pautadas por los indicadores cuantitativos de precios, se hace necesario considerar la ‘internalización de los costes externos de la actividad económica’, es decir, todos aquellos efectos secundarios de carácter social y/o ecológico que, aunque no tengan un precio de mercado asignado, representan un coste o un beneficio (en el caso de las externalidades positivas) colectivo. De esta forma, el subprincipio de internalización de las externalidades económicas se convierte en una condición sine qua non para que una dinámica, pautada en la libre interacción en el mercado, genere también una asignación eficiente de los recursos ya que, sin ella, la misma dinámica mercantil impulsa a los agentes económicos en sentido contrario, ‘obligándoles’ a buscar la externalización (y así socialización) de sus costes privados y la internalización (y así privatización) de los beneficios públicos. Es así que desde el punto de vista crematístico individual, adquiere pleno sentido lograr que la sociedad tenga que acarrear con los costes ambientales y sociales de la producción, y, al mismo tiempo, conseguir la máxima apropiación privada posible de los recursos colectivos (como lo puedan ser los servicios ecosistémicos, el capital natural o los servicios comunitarios), aunque no lo tenga necesariamente desde la perspectiva de la sotenibilidad colectiva. Es por ello que toda estrategia de sostenibilidad en el marco de un desarrollo coordinado por la libre-competencia de mercado, necesita que se logren internalizar los costes externos de la actividad económica para que esos costes sean considerados por los agentes económicos a la hora de tomar sus decisiones.

Pero derivada de estas cuestiones, la pregunta que ahora deberíamos hacernos aquí, es si esa necesidad de continua expansión para mantener la incesante acumulación del capital, que se impone a partir de la regulación de la vida económica por la competencia en el mercado, puede seguir dándose bajo la hipótesis de ‘mundo lleno’ planteada por Daly ya en los años 70, y no es la cuestión de fondo que se impone ante las exigencias de la sostenibilidad, chocando así con la misma estabilidad de los ecosistemas y los equilibrios ecológicos. Según Riechmann (2006, p. 263, 257, 258 y 252, respectivamente),

“El capitalismo, como sistema basado en la búsqueda del beneficio reiterado…es intrísecamente expansivo. Ahora bien: si ’capitalismo no expansivo’ es una contradicción en los términos – y lo es –,



entonces ‘capitalismo sostenible’ es una expresión infinitamente problemática, ya que el estado estacionario (en términos biofísicos) es una condición necesaria de sustentabilidad ecológica.”

De forma que

“…sólo una transformación profunda en el modo de organización socioeconómica, que ‘dome’ o domestique o someta al capitalismo hasta poner en sordina algunos de sus aspectos esenciales, será capaz de detener la devastación ecológica que hoy sigue progresando imparable”…... “Así, defiendo que la política y la ética han de prevalecer sobre la economía: dicho con más precisión, las políticas públicas democráticas orientadas por valores como la sustentabilidad ecológica y los derechos humanos tienen que establecer el marco dentro del cual tenga lugar la persecución del interés propio en mercados competitivos – y no al revés.”….. “Si – como sugiere abundante investigación sociológica y psicológica – la sensación subjetiva de felicidad o bienestar, una vez superados ciertos mínimos (a los que nosotros llamamos necesidades básicas), no tiene que ver con el nivel absoluto de consumo material, sino más bien está relacionada con la posición relativa de uno mismo en comparación con los demás, y con la calidad de los vínculos sociales, entonces una estrategia de reducción de las desigualdades sociales ha de formar parte de cualquier estrategia de sustentabilidad ecológica que se plantee al mismo tiempo la liberación humana. Sólo cabe plantearse una disminución del consumo, un modelo de austeridad no represiva, planteando al mismo tiempo la redistribución del ingreso y la cuestión de la propiedad”.

Es por todo ello, que, vinculado con el principio de equidad y solidaridad que más adelante formularemos, proponemos como necesario para la consecución de un desarrollo sostenible la (re)producción y distribución equitativa de los valores de uso por el proceso económico, como nuevo principio de la sostenibilidad. Con ello intentamos resaltar que el objetivo intrínseco de toda producción y distribución económica, más allá de la dimensión crematística, viene dado por la necesidad de transformación de los recursos del medio de forma útil para el ser humano y, para que ello sea sostenible, debe de serlo de forma equitativa, tanto horizontal como verticalmente.

En la misma dirección y bajo la misma consideración de encontrarnos en un ‘mundo lleno’, proponemos, tal como hace también Riechmann (2006, cap.1), el subprincipio de la gestión generalizada de la demanda, pues parece conveniente que ante esa situación de percepción de los límites a nuestro crecimiento, más allá de un incremento constante de la oferta, con el consiguiente incremento de recursos naturales consumidos y de residuos producidos, la estrategia debería pasar, también y de forma generalizada (o sea, extendiéndose a todos aquellos bienes que tienen una base material), por una adecuada gestión de la demanda. Frente a la evidencia de una cada vez mayor inminente escasez en el suministro de distintos recursos naturales, en los últimos años hemos sido testigos de la aparición de lo que ha dado en llamarse como ‘nuevas culturas’ (‘nueva cultura del agua’, ‘nueva cultura de la energía’), donde el énfasis se sitúa no en el incesante incremento de la oferta, constreñida ahora por la escasez, sino en el intento de limitar la demanda. En este sentido, empiezan a vislumbrarse ya también otras ‘nuevas culturas’, como podrían ser la del uso del suelo (ya sea para la construcción de viviendas o de infraestructuras territoriales) o, de forma más latente, la de algunos minerales metálicos (como


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por ejemplo la del cobre, sobre el cual existen previsiones de agotamiento inferiores a los 30 años) (Xercavins, 2005, p.46).

2.4 Dimensión tecno-social.

Evidentemente, el impacto ambiental de ese consumo de bienes y servicios está mediatizado (y puede y debe ser minorizado) por la tecnología disponible por una población. Es por ello que pasaremos ahora a la presentación de las propuestas relacionadas con la última de las variables, la tecnología, o mejor dicho el impacto ambiental resultante de su uso en la producción de bienes y servicios. Entendiendo aquí por tecnología toda la tecnosfera, o sea, todo el conjunto de instrumentos, artefactos y formas de organización tecno-socio-económicas con que los seres humanos se dotan en su intento de adaptación al medio, y que irían desde un hacha de piedra, a un coche, un área metropolitana o una forma de organización de la producción, como puede serlo el montaje en cadena. Teniendo en cuenta que, tal como señala Wolfgang Sachs (1999), los instrumentos técnicos modernos más que instrumentos aislados se presentan como un inmenso sistema tecno-social formado por el conjunto de sus requisitos técnicos (redes de extracción y suministro de energía, redes de gestión y comunicación que controlan su funcionamiento, etc.), socioculturales (formación de ingenieros, técnicos, economistas, gestores, juristas, financieros, etc. ) y ambientales, además de todas sus interrelaciones, configurando lo que, antes de él, Lewis Mumford (1963) denominó como la ‘Megamáquina’ moderna.

2.4.1 El impacto ambiental de la tecnología.

En relación al impacto ambiental de la tecnología, el principio propuesto es el de la biocompatibilidad14 o ecoforma15 de la tecnosfera. Si bien cualquier uso de tecnología ha tenido desde siempre un impacto sobre la biosfera (p.e. la aparición de la agricultura), es con las distintas Revoluciones Industriales que ese impacto se hace más evidente, habiendo llegado en la actualidad a la posibilidad de que nuestra tecnología pueda tutearse con las mismas fuerzas de la naturaleza (siendo los ejemplos más evidentes de ello, la destrucción de la capa de ozono o el cambio climático). Pero no podemos olvidar que todo eso ha sido así porque, en ningún momento, esos usos tecnológicos aparecidos con las distintas revoluciones industriales, se plantearon (como mínimo hasta las últimas décadas y de forma seria) el problema de su impacto ambiental. La evidencia de todos los posibles impactos ambientales, habidos y por haber, ha hecho que hoy en día nos planteemos la irremisible necesidad de contemplar tal posibilidad. Es por ello, que desde la mayoría de ámbitos tecnológicos aparecen propuestas de tecnologías, o formas de organización socio-tecnológicas, fundamentadas en la necesidad de mantener una relación menos agresiva para con el ambiente natural. En esta dirección podemos citar los esfuerzos que se están realizando desde:

la ecología industrial,

la construcción sostenible,



la ecología urbana,

la arquitectura del paisaje,

la agricultura ecológica,

la química verde,

la permacultura o

la localización16.

Podemos ahondar más en las implicaciones del principio de la biocompatibilidad citando algunos de los subprincipios propuestos por Riechmann (2006, cap.10)17 :

estado estacionario en términos biofísicos (o sea, final del crecimiento material de la

economía),

vivir del Sol,

cerrar los ciclos materiales,

no transportar demasiado lejos,

evitar los xenobióticos18 (implícito ya en nuestra propuesta de título para este

principio),

respetar la diversidad

a los que nosotros le añadiríamos dos de nuevos:

la escala adecuada de los sistemas técnicos (tanto en su dimensión espacial como

temporal)19 y

potenciar las sinergias entre las mismas soluciones biocompatibles.

Además de este, podríamos añadir, en este apartado sobre la tecnoesfera, dos principios más propuestos también por Riechmann, son los de Ecoeficiencia y de Precaución (que nosotros tomamos como subprincipios en la medida que consideramos que son subsidiarios del de biocompatibilidad). El subprincipio de ecoeficiencia vendría a enfatizar la necesidad de un uso eficiente de los recursos naturales. Aunque, como bien apunta Riechmann, parece que la eficiencia no puede ser la única solución posible a nuestros problemas ambientales, pues, tal como señala la experiencia, los beneficios en términos de eficiencia son rápidamente absorbidos por el incremento en el consumo (Riechmann, 2006, cap.4). Frente a este hecho D. Ferrer (2006, p.44-5), en la línea apuntada al principio por Mulder, destaca la necesidad de realizar saltos extremadamente radicales en el incremento de la ecoeficiencia (de entre 10 y 50 veces con respecto a la actual) a partir de la innovación tecnológica basada no sólo en la optimización y en la mejora del proceso y del producto, sino en la renovación basada en las necesidades y la función, de forma que en este caso ya “no se parte de las soluciones actuales para mejorarlas,


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sino de las necesidades funcionales de los procesos, para las cuales se deduce el sistema tecnológico más adecuado”. Es evidente el reto que supone este tipo de innovación tecnológica, que requiere, según el autor, la combinación de investigación básica y aplicada por períodos superiores a los 15 años. Es por esta razón, que antes hemos introducido, también, el principio de la gestión generalizada de la demanda, pues creemos que el avance hacia la sostenibilidad debe de afrontarse desde todos los ámbitos posibles y, en este caso, también desde el del consumo.

También queremos recordar en este momento, tal como apuntábamos más arriba, la naturaleza compleja del sistema tecnológico y, como tal, la incertidumbre e impredictibilidad de las consecuencias de cualquier innovación tecnológica y, por tanto, la necesaria asunción social del riesgo. De ahí la introducción del subprincipio de precaución, formulado en 1972 en la Conferencia de las NNUU sobre Medio Ambiente Humano o Cumbre de Estocolmo, que vendría a convertirse en el criterio rector frente a las posibles amenazas medioambientales derivadas del uso tecnológico. Sin embargo, a fin de poder mantener altos márgenes de beneficios, la continua innovación tecnológica de nuevos productos y servicios se hace, generalmente, sin tener el tiempo necesario para comprobar su biocompatibilidad. Así, la misma dinámica del sistema entra en conflicto con la aplicación del principio, lo cual dificulta su aplicación. Seguramente, el camino está en hallar el justo equilibrio entre seguridad y riesgo.

2.4.2 El impacto social de la tecnología.

De lo tratado hasta aquí sobre la tecnología hay que destacar un hecho importante: todo ello hace referencia únicamente a la necesidad de contener su impacto ambiental. No obstante, existe otro aspecto, en los usos tecnológicos realizados por una sociedad, tan importante como su impacto ambiental: su impacto social. Las consecuencias en el ámbito de los valores, los hábitos y costumbres o incluso en la misma percepción de la realidad derivadas de la implantación de un objeto tecnológico son patentes. Pensemos únicamente en los cambios producidos en nuestras sociedades por el uso del reloj mecánico, del automóvil, o de la píldora contraconceptiva, para no hablar de la radio o de la televisión que han permitido la emergencia de la cultura y de la ideología de masas del siglo XX. Si hace poco hablábamos de la necesidad de considerar a la innovación tecnológica como un fenómeno complejo con relación a su impacto ambiental, ¿qué no será ahora aquí ante su impacto social? Tal como ya hemos apuntado hace un momento al introducir el análisis de esta dimensión, el hecho mismo de que estemos hablando de desarrollo sostenible no es ajeno a ello.

Por esta razón, ante la intención de resolver los problemas creados por la tecnología con más tecnología, se plantean dos importantes debates. En el primero de ellos, independientemente de que esos objetivos en ecoeficiencia sean posibles de alcanzar, los tecnoescépticos argumentan que toda tecnología siempre resuelve unos problemas pero acaba planteando otros de nuevos. Sirva como ejemplo el caso más argumentado, cuando se quieren defender las ventajas aportadas por la sociedad tecnológica, como lo es el del notable incremento experimentado en la esperanza de vida. Pues es notorio que en las sociedades que han alcanzado las cotas más altas en dicho



aspecto, ese incremento se está convirtiendo en un auténtico problema de asistencia social a las personas de edad más avanzada. Sin querer negar, evidentemente, tal ventaja, ello apunta hacia otra tesis defendida por Ivan Illich (1973), quien señaló como toda tecnología a partir de un determinado nivel de implementación acaba teniendo efectos contrarios a los esperados, planteándose la necesidad de considerar la escala adecuada en su uso. Así, por ejemplo, con la introducción del coche privado en la sociedad moderna, se puede ver como pasado un cierto umbral, en lugar de mejorar nuestra movilidad, su uso ha generado, más distancias y más, y no menos, tiempo dedicado a la locomoción. En el fondo de ese tipo de planteamientos sobre las posibilidades de la tecnología, subyace una cuestión importante: la de si los problemas sociales se pueden resolver únicamente y sobretodo mediante tecnología (lo que, de otra parte, apuntaría a una reducción de la polis a la tekne).

El otro debate apunta, frente a las importantes consecuencias sociales derivadas de la continua innovación tecnológica, la necesidad de su control social y político. Pero el entorno neoliberal en el que nos encontramos presenta, como ya hemos apuntado anteriormente, importantes resistencias a esa, ya de por sí, difícil tarea. Pues la evaluación previa del impacto ambiental y social, exigiría un tipo de intervención deliberada y racional en la organización de la producción que choca contra los principios de funcionamiento del sistema (p.e. la libertad a la hora de decidir sobre las inversiones).

Vinculado a la misma preocupación sobre las consecuencias sociales de la innovación tecnológica, también deberíamos de considerar los efectos de la llamada obsolescencia forzosa, planteada por el mismo Illich. El cual muestra como toda técnica genera nuevas necesidades en la medida que desvaloriza las anteriores. Así, mientras que la innovación continua beneficia a quienes tienen más poder adquisitivo, una gran parte de la población ve reducido su bienestar en la medida en que aumentan sus nuevas aspiraciones no satisfechas. Como tampoco podemos olvidar otro asunto de especial importancia, vinculado a él: en nuestras sociedades, al darse la innovación tecnológica a partir de los intereses crematísticos de las empresas que la desarrollan, presentándose como necesidad de bienestar, la innovación fomenta el consumo. El cual es, al mismo tiempo, un potente elemento de control social, ya que se encuentra vinculado a roles sociales, tan fundamentales como la formación de identidades y la reproducción de la jerarquía social, o más psicológicos, como la búsqueda de satisfacciones compensatorias frente a una vida pobre de sentido. Todos estos son aspectos que cualquier innovación tecnológica para la sostenibilidad no debería olvidar.

Todos estos debates plantean la imperiosa necesidad de establecer algún tipo de mecanismo orientador, para la toma de decisiones, a la hora de implementar innovaciones tecnológicas sostenibles. La conciencia de esa necesidad aceleró, ya desde los años 70 del siglo pasado, el intento que bajo el epígrafe de evaluación de tecnologías pretende abordar esta compleja cuestión (postulándose por ello como otro Subprincipio, con intencionalidad semejante al de precaución, pero, en este caso, extendiéndose al ámbito social). Sin embargo, aunque algunos países han creado Institutos a tal efecto, su labor no ha trascendido más allá de algunos casos


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particulares, insuficientes ante la magnitud del problema. Que en el fondo de la cuestión plantea tanto importantes dificultades epistemológicas (por la misma naturaleza compleja del fenómeno)20 como políticas (vistas en el apartado anterior)21.

Comentar, por último, en relación a estas importantes repercusiones sociales de la tecnología, las consecuencias de un aspecto que desde el campo de la paleoantropología se denomina como la selección técnica. Así como la selección natural discrimina a aquellos organismos biológicamente más fuertes frente a los más débiles, la selección técnica lo hace con relación a aquellas culturas que no han desarrollado, por el motivo que fuere22, tecnologías más avanzadas. Éste es, evidentemente, la causa de la supremacía de la cultura occidental sobre el resto del mundo y de la ventaja comparativa que tiene sobre él, y que plantea la necesidad (si es que los países del Sur quieren avanzar hacia sociedades tecnológicas) de eliminar las trabas a la transferencia de tecnología Norte-Sur, eso sí, en la línea de los principios que aquí estamos planteando, dentro de un marco más amplio de reflexión y análisis del impacto social y ambiental de esta tecnología.

2.5 Dimensión global/local.

2.5.1 Dimensión global.

Una vez comentadas las tres variables (P, Q y T) de los términos de este segundo miembro, nos toca ahora comentar todo su conjunto, indicado en la Figura 1 por la llave situada por encima. Ya hemos comentado antes la necesidad de poder descomponer este miembro a fin de poder discriminar el impacto originado por distintos conjuntos poblacionales. Pero el hecho que distintas poblaciones tengan distintos impactos ambientales apunta, tal como hace la misma definición del informe Brundtland, directamente al pilar central de la sostenibilidad: el imperativo ético de establecer la equidad y la solidaridad inter e intrageneracional, postulándose, por tanto, como otro importante principio de la sostenibilidad. La hipótesis del ‘mundo lleno’, nos plantea el derecho que todas las poblaciones (presentes y futuras) tienen de poder vivir en un mundo ambiental y socialmente digno; no es plausible que unas poblaciones dilapiden aquello que es la herencia global de toda la humanidad. Como tampoco lo son las grandes desigualdades con que ello se está produciendo, ya no sólo entre los países de los llamados Primer y Tercer mundo, sino también dentro de ellos mismos.

Y dentro de esta herencia global debemos considerar no sólo la preservación ambiental de nuestro planeta sino también la preservación de la diversidad cultural. Es incompatible hablar de solidaridad y al mismo tiempo no denunciar las constantes agresiones, explícitas e implícitas, que están sufriendo constantemente innumerables poblaciones indígenas a causa, normalmente, de los recursos naturales disponibles en sus territorios, y que ponen en peligro su propia supervivencia23. Además, aunque sólo fuera desde un punto de vista utilitarista, de la misma forma que desde el ámbito biológico la biodiversidad es un capital irrenunciable al aumentar las posibilidades de la vida y de determinados ecosistemas para hacer frente a cambios en el



contexto ambiental, parecería que también debiera serlo la diversidad cultural, pues la riqueza humana acumulada desde las llamadas culturas tradicionales y la estrecha vinculación a la tierra que ellas han preservado, representa un caudal de conocimientos y experiencias diversas frente a los nuevos retos de sostenibilidad que, continuamente, se plantean a la sociedad humana. Y cuanto más desde un punto de vista ontológico; si cualquier ser vivo individual tiene derecho a la vida, ¿qué no será de una cultura? Y no estamos hablando de preservar las culturas tradicionales como si de un museo etnográfico se tratara, son sólo las propias poblaciones afectadas quienes deben de decidir sobre su propio destino, sea adoptando el estilo de vida occidental o no. La cultura y la libertad de expresarla constituyen una parte fundamental del desarrollo puesto que, para vivir una vida plena, es importante poder elegir la identidad propia. Así, la libertad cultural incrementa la participación activa en la vida política de las sociedades, al mismo tiempo que representa, sin duda, un desafío urgente para los estados que contienen esa diversidad cultural.

La misma apuesta por la equidad y solidaridad entre todos los seres humanos y entre todas las culturas, inherente al desarrollo sostenible, planteó ya en el mismo informe Brundtland la necesidad de reformar las instituciones y las leyes, en el marco de la sostenibilidad, a fin de poder hacer frente a los retos globales planteados. Más tarde la Cumbre de Río del 1992 retoma y articula el tema en la forma del Programa Agenda 21. Así, el subprincipio de gobernabilidad mundial nos ha de permitir abordar de forma eficaz los problemas ambientales y sociales globales: deforestación, cambio climático, pérdida de biodiversidad, crecimiento poblacional, pobreza….pues todos ellos son temas que se escapan de la autoridad de los estados nacionales y exigen del acuerdo internacional. Los protocolos de Montreal sobre la capa de ozono o el de Kyoto sobre el cambio climático, junto con la propuesta de los denominados Objetivos del Milenio, son algunos primeros ejemplos de lo que se ha denominado como la Agenda política global. Tal como ya hemos dicho, el papel fundamental a jugar por las instituciones internacionales obligará seguramente a su reformulación, como lo pueda ser el caso, desde hace tiempo planteado, de las mismas NNUU. Aunque tampoco debemos menospreciar el impulso generado desde la sociedad civil, como pueda serlo el del Foro Social Mundial y el de los movimientos sociales, ONGs e individuos, que en ellos confluyen.

Vinculados al anterior podemos postular dos subprincipios. El subprincipio de sostenibilidad global (Xercavins, 2005, p.83) establece que el avance hacia el desarrollo sostenible será global o no será, no podemos pensar que un desarrollo local sea sostenible a costa de exportar su impacto ambiental a otros lugares del planeta (como actualmente están haciendo la mayoría de los países del Norte, ya sea en forma de residuos industriales indeseables, p.e. informáticos, o como consecuencia de la deuda ecológica contraida por los países del Norte como consecuencia del consumo de los recursos del Sur24).

Y en este sentido, si bien los principios anteriores abogan por la equidad y la solidaridad, no es ningún secreto la evidencia de que, hoy en día, lo que priman son las desigualdades y los desequilibrios. Es por ello, que nos parece oportuno postular también aquí el subprincipio de justicia ambiental o ecológica, a fin de destacar la necesidad de afrontar todas aquellas


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problemáticas que se abordan desde la Ecología política: conflictos distributivos relativos a los costes ecológicos del proceso de desarrollo y la exportación de dichos costes, los temas relativos a la deuda ecológica, el acceso desigual a los distintos servicios ecosistémicos, la privatización y mercantilización de los bienes comunales, etc. En todos estos casos, más allá de la dimensión ética propias de la justicia y la equidad, subyace la misma dimensión de la sostenibilidad, en la medida que la desigualdad genera tensiones sociales que reducen la estabilidad y viabilidad del sistema en su conjunto.

Nos toca ahora plantear el tipo de gobernabilidad necesario para caminar hacia la sostenibilidad. El subprincipio de políticas integrales establece la necesidad que las problemáticas ambientales, económicas y sociales se aborden conjuntamente, desde una perspectiva global y sistémica, tal como una visión de la sostenibilidad como fenómeno complejo exige. Para ello, en su conjunto, las distintas políticas públicas y privadas deben ser coherentes tanto espacialmente (en la medida que políticas relativas a ámbitos distintos pueden entrar en contracción entre sí), como temporalmente, estudiando que sus efectos a medio y largo plazo sean coherentes con los objetivos de sostenibilidad propuestos (ya que, dado el enfoque de corto plazo que rige muchas de las políticas realizadas, en muchos casos no se da). Ello obligará, cada vez más, al replanteamiento de la mayoría de instituciones que todavía operan en base a departamentos compartimentados y poco conectados.

Tampoco la sostenibilidad, como nueva forma de ver el mundo que es, puede ser el resultado de una opción política concreta, del acuerdo de unos cuantos expertos en el tema o de un conjunto de países más o menos desarrollados que la imponen a los demás. La resolución de la complejidad de los problemas que confluyen en la sostenibilidad sólo podrá alcanzarse con la participación de todos los actores sociales implicados en ellos, pues no hay un único camino hacia la sostenibilidad, sino que lo que está en juego es un sinfín de alternativas, que lo que exigen es el acuerdo entre las partes. Es por ello que podemos decir que la sostenibilidad es una construcción social que es impensable plantearse sin una profundización del subprincipio democrático (que también deberíamos añadir a la lista), y que debe regir no sólo en todas las sociedades sino en todo su conjunto globalmente. Y ello no sólo es así como una cuestión política o de justicia social, sino que tal como establecen Funtowicz y Ravetz (2000), autores de la propuesta metodológica denominada por ellos como ciencia post-normal, en los problemas socio-ambientales surgidos en nuestros días, caracterizados por la complejidad y la incertidumbre, y por la contraposición de intereses particulares, la participación de todos los actores sociales involucrados se convierte en una verdadera necesidad epistemológica, pues la multiplicidad de visiones que con ella se introduce, permite ampliar el conocimiento del fenómeno estudiado. Y al mismo tiempo, garantizar una mayor efectividad a la hora de implementar sus posibles soluciones. Como en el caso de la diversidad cultural, también aquí la pluralidad resultante de los procesos democráticos y participativos aumenta las posibilidades de sostenibilidad del sistema. Sin olvidar tampoco, como hace Riechmann, de enunciar un problema democrático muy profundo en relación a las cuestiones ecológicas: la representación de los intereses de aquellos que no importan a nadie (o mejor dicho, a unos pocos): desde las mismas



necesidades de las generaciones futuras, pero también de los marginados sociales y de los pueblos indígenas, hasta las de los mismos animales y plantas.

2.5.2 Dimensión local.

Para acabar este apartado, comentaremos un último aspecto destacado en la ecuación por debajo de la dimensión global ahora comentada. Se trata de lo que hemos llamado la dimensión local (o mejor en plural, las dimensiones locales), y lo introducimos dentro de esta dimensión global porque ambas dimensiones se implican mutuamente; es impensable, desde el punto de vista de la sostenibilidad, analizar una al margen de la otra, pues la sostenibilidad o insostenibilidad de una contribuye a la de la otra. Así, todos los principios enunciados desde el ámbito global tienen importantes repercusiones en el local y, por tanto, debemos tenerlos presentes al hablar de esta dimensión.

Para nosotros el principio fundamental aquí sería el de la sostenibilidad local (y de subsidiariedad) (Xercavins, 2005, p.83) que establece que, tanto desde el punto de vista ambiental como social, todo lo que pueda resolverse a nivel local debe de primar frente a cualquier solución planteada a niveles superiores. Este sería el principio básico subyacente a lógica de la denominada “localización” (que ya hemos apuntado anteriormente al abordar la dimensión tecnológica) que apuesta por favorecer la descentralización, ya que así, también, aumenta la pluralidad y diversidad cultural a nivel global, facilitando la adopción de soluciones biocompatibles (a causa de un mayor conocimiento y adaptabilidad a la realidad ecológica local), reduciendo la alienación del consumidor y del productor (en la medida que las consecuencias de los actos individuales ‘quedan más a la vista’), y permitiendo una mayor gobernabilidad, por el simple hecho de que sistemas sociales menores son más manejables y flexibles.

Sin embargo, comentar que para que esta lógica pueda desarrollarse es imprescindible promover y facilitar la autonomía local, cosa cada vez más impedida por las actuales dinámicas globalizadoras; sirva sólo de ejemplo la extensión de los monocultivos en el Sur para el abastecimiento de los países del Norte a costa de sacrificar su soberanía alimentaría al reducir, e incluso, eliminar los cultivos necesarios para la supervivencia de la población local. Es por ello que creemos necesario enunciar, en esta dimensión, el subprincipio de soberanía local a fin de avanzar hacia un desarrollo sostenible local que contribuya de forma fehaciente a una sostenibilidad global.

2.6 Dimensión cultural.

Ya sólo nos queda por comentar el último de los ámbitos, que seguramente es además el que más retos nos plantea, ya que hace referencia a lo que hemos dado en llamar la Cultura de la sostenibilidad. Ahondar en este aspecto es una tarea extremadamente compleja y delicada, ya que creemos que para llevar a cabo una transformación social de la magnitud que implica un desarrollo sostenible, sólo puede realizarse si se da un cambio global en la forma de percibir el


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mundo y en la de actuar en él. Situamos este ámbito en el trasfondo de la ecuación, queriendo indicar con ello que la abarca toda, pues este cambio cultural es subyacente a todos los demás cambios, alimentándolos y retroalimentándose al mismo tiempo, y que, haciendo referencia a aquella frase de Einstein sobre que no podemos resolver un problema con la misma mentalidad que lo ha provocado, implica que sin él será imposible avanzar, aunque sólo sea de forma parcial, hacia la sostenibilidad.

En este sentido, la Modernidad se forjó en una visión del mundo y en unos valores que sirvieron para eliminar las trabas medievales al desarrollo de un conocimiento científico autónomo, contribuyendo a la emancipación de la razón. Pero la visión instrumental explicitada por Bacon y Descartes desde el mismo momento en que tomaron conciencia del poder transformador latente en la ‘ciencia moderna’, llevaron a la Modernidad a una pérdida de la noción de los límites inseparable de la idea misma de sostenibilidad. Mecanicismo, antropocentrismo, desacralización y objetivación de la naturaleza, idea de progreso vinculada a la felicidad material, individualismo, son algunos de los conceptos que hoy en día deberíamos de considerar críticamente. Tal como afirma Ken Wilber (1995), toda cosmovisión, cuando surge, viene a resolver una serie de problemas que una sociedad tiene planteados, pero al mismo tiempo crea otros de nuevos, que si bien quedan latentes en un primer momento, acaban apareciendo con el tiempo. Seguramente, hoy en día, sufrimos esa otra cara de la moneda de la Modernidad, y los problemas de insostenibilidad surgidos como consecuencia de nuestro desarrollo tecnoeconómico no son ajenos a ese origen.

Se escapa de nuestras posibilidades aquí entrar a analizar esta problemática, de por sí, compleja, y que otros autores han tratado extensamente25. Sólo citar que de entre todas las herencias que la Modernidad nos ha legado, hay dos, sin embargo, que han jugado un papel determinante en transformar y consolidar nuestra visión del mundo actual, que son la ciencia y la tecnología. Raúl Fornet-Betancourt (2002), al analizar la crítica que Martin Heidegger o Raimon Panikkar han realizado a la concepción instrumental que ellas nos han legado, destaca que dichos autores

“acentúan en su análisis el giro antropológico y cosmológico que implica en la historia de la humanidad la opción por una civilización científico-tecnológica, ya que con ello se introduce un cambio fundamental en la relación del ser humano consigo mismo, con sus semejantes y con la naturaleza”

No es nuestra intención analizar aquí la indiscutible contribución que la ciencia y la tecnología modernas han tenido en el avance del conocimiento, en el control y utilización de las energías y, en definitiva, en la transformación del entorno material en que vivimos. Como tampoco lo es considerar sus consecuencias negativas: deslegitimación de cualquier otra forma de saber fuera de la ciencia, fragmentación del conocimiento, instrumentalización de la naturaleza y del mismo ser humano, degradación ambiental, aceleración social, etc. Sino sólo destacar la imperiosa necesidad de abordar este análisis a la hora de plantearnos la cultura de la sostenibilidad.

En este sentido, creemos de interés, tal como lo hace J. Habermas, enmarcar a la ciencia moderna en lo que él denominó la razón instrumental. Es decir, aquella racionalidad preocupada



por el conocimiento de las relaciones de causalidad material entre los procesos, que permitirá poder determinar los medios más ‘eficientes’ para lograr determinados fines. Sin embargo, al establecerse al margen de los valores éticos y religiosos que regían no sólo la acción sino la misma búsqueda de conocimiento, la ciencia moderna, voluntariamente, deja de preocuparse por el sentido ético y moral de las cosas para centrarse únicamente en el análisis de los hechos. De forma que su tarea se acaba restringiendo a dar respuestas al ‘cómo’, poniéndose, sin embargo, de espaldas al ‘porqué’ de las cosas. Más aún, al partir de una concepción lineal de los procesos (ignorando la dimensión sistémica e interdependiente de la realidad), junto a su preocupación por el conocimiento de los detalles, le lleva a una cada vez mayor especialización y fragmentación del conocimiento. Así este inmenso conocimiento científico adquirido se muestra ahora impotente para poder abordar de forma global los grandes retos de la sosteniblidad que aquí estamos delineando. Nunca antes hubo tal conocimiento de los detalles, desde las partículas subatómicas hasta los primeros instantes de la existencia del universo. Sin embargo seguimos ciegos a la comprensión del conjunto de nuestra dinámica histórica. Sabemos cómo producir microprocesadores cada vez más eficientes, sin embargo, no sabemos, y ni siquiera nos cuestionamos, porqué los hacemos y qué efectos tendrán sobre nuestra visión del mundo, nuestra cultura y nuestro entorno.

Es como consecuencia de esta visión reduccionista y a corto plazo, que no se ha preocupado por prever los efectos secundarios de su acción, que hoy hablamos ya de un nuevo paradigma científico, que no viene a negar el anterior sino a complementarlo, Es el paradigma de la complejidad, que vamos a intentar delinear a continuación aunque sea brevemente. Para Morin (2005, p.1) la complejidad (general)26 no es un método automático, ni un programa, sino un conjunto de principios que pueden ayudar al espíritu autónomo a conocer. Así frente al principio de reducción, de la ciencia clásica, impone la necesidad de comprender la relación entre el todo y sus partes. Frente al principio de disyunción (entre objetos, entre disciplinas, entre sujeto y objeto) introduce el de distinción pero estableciendo, al mismo tiempo, la necesaria relación entre lo distinguido. Frente al principio de determinación opone la necesidad de concebir la interacción entre orden, desorden y organización, fundamental para entender el proceso creativo del universo (Morin, 2005, p. 24 y 6-7). A partir de ellos, articula, desde una lógica que define como dialógica (que contraviene los mismos fundamentos de la lógica aristotélica), toda una red de relaciones fundamentales para reinterpretar el mundo: unión entre unidad y diversidad, entre autonomía y dependencia, entre lo local y lo global, entre vida y muerte, entre cosmos y caos, entre precaución y riesgo, entre causa y efecto o entre objeto y sujeto. Lo cual tiene inmediatas consecuencias en la forma de hacer ciencia y en el conocimiento de sus fundamentos, posibilidades y límites, en su inserción en la historia y en su relación con la filosofía. No tenemos espacio aquí para extendernos más en su propuesta, sólo decir que ella sintetiza una extensa corriente con diversos orígenes (cibernética, teoría de la información, teoría general de sistemas) que hoy en día cuenta ya con innumerables seguidores desde los más diversos ámbitos del saber, apuntando hacia una nueva epistemología que, seguramente, ha de llevarnos a una


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reorganización global del conocimiento y a “una profunda reforma de nuestro funcionamiento mental, de nuestro ser”. Es por ello que, volviendo a la tarea de hilvanar los principios de la sostenibilidad, creemos imprescindible establecer, en esta su dimensión cultural, el principio del pensamiento complejo (o del pensamiento sistémico o de la complejidad) como eje vertebrador de una nueva forma de ver el mundo.

Desde un ámbito más filosófico nos aparece el pensamiento de Raimon Panikkar, profundo analista de las implicaciones de la cultura occidental. El autor, desde una óptica intercultural, encuentra sus fuentes de inspiración en la escuela filósofica del Advaita Vedanta y en el Budismo Mahayana, tomando de ellos los conceptos de no-dualidad y relacionalidad radical, respectivamente, y que como veremos se encuentran en la misma línea de inspiración de los que acabamos de presentar de Edgar Morin. Para Àngels Canadell (2007), continuadora del trabajo de Panikkar, cuatro son los ejes sobre los cuales vertebrar la sostenibilidad como visión del mundo:

1. Interdependencia: expresa la interconexión mutua entre todos los fenómenos, seres y dimensiones de la realidad. La materia y la conciencia; el cosmos y los seres humanos. Parte del reconocimiento de un mundo plural y diverso estructurado en forma de red, de manera que todos los seres se originan y se condicionan mutuamente.

2. No-dualidad: indica la estructura relacional de la realidad. Es decir que las polaridades que originan la vida y configuran el cosmos no son contradictorias en sí mismas, sino aspectos de una misma realidad dinámica, cambiante y compleja. De forma, que la vida es la tensión creativa entre polos distintos pero no separados. Es porque no están separados el uno del otro, que pueden mostrarse en sus diferencias. Es por ello que tampoco hay necesidad de unirlos, porque siempre lo han estado.

3. No-linealidad: el tiempo no es una línea unidireccional ni tampoco una fórmula abstracta con la que podemos hacer cálculos. El tiempo es el cuerpo, la materia, la naturaleza de cada ser vivo. Es la vida compartida y configurada en sus múltiples formas por todo el Universo. El tiempo no está separado de la vida. Somos el tiempo; y tiene la calidad que tenga nuestra manera de vivir.

4. Relacionalidad: todo lo que existe es relativo a un contexto, a un lugar, a una cultura. Cualquier perspectiva forma parte de la trama de interrelaciones y, por tanto, está condicionada por el lugar que ocupa en el conjunto. Por ello, no existe un lugar privilegiado desde donde observar al margen de los acontecimientos, ni puede haber culturas universales ni una sola manera de interpretar la verdad. No hay entes individuales que luego se relacionan. Son las relaciones las que forman y transforman a los seres.

Evidentemente no se agotan aquí las propuestas para una nueva cultura de la sostenibilidad. El mismo Riechmann, en la obra ya citada (2006, cap.14), desarrolla a partir de la filosofía de Epicuro, a la que califica de “materialismo ecológico a la altura de las circunstancias históricas



de hoy”, toda una ética sobre la autocontención cultural.

Morin apuesta por lo que denomina la ‘cultura fundamental’ (en el sentido de que, en la educación, hemos ignorado enseñar lo más vital, lo más importante para hacer frente a la vida), basada en cuatro ejes (2005, p.23-24):

1. El reconocimiento del conocimiento como fuente de error e ilusión, de sus trampas debidas al hecho que él es traducción y reconstrucción.

2. Enseñar la racionalidad como si fuera una cosa obvia, cuando sabemos que la racionalidad conoce su perversión, sus propias enfermedades.

3. Cientificidad. Qué es ciencia, cuáles sus fronteras, sus límites, sus posibilidades, sus reglas.

4. Qué es complejidad.

Y también en:

• Enseñar cual es la identidad y la condición humana.

• Enseñar en la era global, empezando con la conquista de América hasta la colonización

del mundo, su situación actual y sus perspectivas futuras.

• Enseñar en el entendimiento humano.

• Enseñar como enfrentar las incertidumbres en todos los campos: ciencias, vida diaria,

historia.

• Enseñar sobre los problemas de nuestra civilización27.

También Canadell nos da, en la obra citada, un sinnúmero de pautas (alfabetización ecológica e intercultural, vincular conocimiento y experiencia, aprender sobre los límites, enseñar la importancia de los ritmos, etc), para su posible integración en un programa educativo para la sostenibilidad. Que, junto a las otras propuestas comentadas, además de muchas otras, apuntan al que creemos debería ser otro de los subprincipios en esta dimensión cultural, subsidiario del anterior, el de la educación integral. Que también podríamos resumir en la propuesta que en su día hizo el Informe Delors (1996): aprender a conocer, aprender a hacer, aprender a vivir juntos y aprender a ser. De esta forma, educando e integrando la dimensión mental, creativa, social y espiritual la UNESCO se alineaba ya con la vocación de esta educación global y globalizadora.

Para acabar. Creemos que la cultura de la sostenibilidad, buscando una mayor coherencia entre los valores y las prácticas, es el gran reto que tenemos delante. Si el bienestar emerge del conjunto de las dinámicas de desarrollo, en la medida que se logra una mayor coherencia entre las aspiraciones y las posibilidades existenciales reales abiertas a los individuos y a las colectividades, plantearnos el ‘porqué’ de las cosas más allá del ‘cómo’, adquirir una visión integrada y global de las dinámicas en que estamos inmersos, aunando el conocimiento del


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detalle a la comprensión del conjunto, es un elemento central y fundamental de la sostenibilidad. Así, la emergencia de una nueva cultura científica de la complejidad, que incluya en el debate ‘científico’ otras perspectivas, culturas y valores, es un elemento fundamental para asegurar nuestro futuro.

3. Consideraciones finales: Desarrollos Sostenibles.

No pretendemos, con el análisis anterior, haber agotado ni todas las dimensiones de la sostenibilidad, ni todos los principios que seguramente se les podrían vincular. El nuestro, ya lo hemos comentado, es sólo un intento de concreción del concepto de desarrollo sostenible, a través de la visión de sus implicaciones y debates en cada una de las dimensiones consideradas, que creemos debemos construir socialmente. Y que ahora resumimos en la Figura 228.

Tal como puede observarse hemos establecido un principio para cada una de las dimensiones, que creemos son suficientemente amplios como para que puedan ser asumidos desde las distintas perspectivas que confluyen, necesariamente, en el desarrollo sostenible y, así, los proponemos como los siete principios fundamentales. Vinculados a ellos, algunas veces como posibles corolarios, otras como complementación suya, pero siempre en una relación de subsidiariedad, hemos establecido unos subprincipios. Aunque algunos de ellos son claramente transversales a todas las dimensiones, como, por ejemplo, el subprincipio democrático que, a pesar de que lo hemos vinculado al principio de equidad, se encuentra implícito en todas las demás dimensiones y, por tanto, preferentemente sería mejor formularlo dentro de la llamada dimensión cultural. Algunos tiene un cariz más ético o axiológico, otros, en cambio, son más instrumentales y prácticos.

Seguramente, también, podrían establecerse otras ordenaciones en función de otros criterios elegidos, por ejemplo, podríamos haber partido de otra lógica distinta de la impuesta por la ecuación IPAT, seguramente demasiado restrictiva, que igual nos hubiera conducido a otra propuesta. Pero para nosotros esto no es lo importante ahora, ya que como hemos establecido en el título de nuestro artículo y manifestado a lo largo de él, esta es una propuesta que creemos debe de construirse socialmente, y ya habrá ocasión de discutir sobre la lógica de ordenación y sus prioridades. Lo importante, entendemos, es la necesaria visión global y compleja que de la sostenibilidad se deriva y que creemos es necesario aprehender al hablar de ella.



Fig.2. Ecuación IPCT: dimensiones y principios de sostenibilidad asociados.


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Sin embargo, al analizar ahora los principios obtenidos a partir de ahí, apreciamos una tónica apuntada ya por nosotros a lo largo del artículo, y que Riechmann (2005, p.420) resume en el epílogo a uno de sus libros en una frase:

“La tarea de autolimitación ecológica ha de inscribirse en el marco de una más amplia y general autocontención de la modernidad”.

Observación que a nosotros nos sugiere un tema que someramente hemos apuntado y que creemos es fundamental: el de la escala adecuada (el mismo autor califica al “desarrollo sostenible como asunto de justa medida”, dedicándole un capítulo de su libro Biomímesis). Así como en el caso de los sistemas técnicos la determinación de la escala adecuada es un elemento central para la consecución de una tecnología apropiada, también para los sistemas sociales, políticos, económicos y culturales vale el mismo principio. Como apuntó ya Kohr, y después de él diversos autores, especialmente Ivan Illich y E.F. Schumacher en Lo Pequeño es Hermoso, todo sistema tiene su escala óptima de funcionamiento. De forma que por debajo de determinado umbral le falta la masa crítica para existir, mientras que por encima de ella los requerimientos para mantener su integridad (en términos energéticos, de gestión y mantenimiento frente a las fuerzas de fragmentación o explosión) aumentan exponencialmente hasta que el sistema se hace insostenible.29

Sin embargo, como apuntan Illich y Rieger (1997a y 1997b), una de las características centrales de la sociedad moderna que se consolida entre los siglos XVI-XIX es justamente la pérdida de la noción de las proporciones y de la escala adecuada, en pro de una visión atomista, objetivada y descontextualizada de la realidad, y de su fe en un progreso infinito. Así ese enorme poder tecnocientífico que despertó con la Modernidad se ha encontrado hoy con los límites naturales de un planeta finito. En este sentido, plantearse la escala adecuada de nuestro desarrollo quiere decir plantearse el contexto en que ese embate se da. Si nuestra cultura tecnocientífica, basada en un consumo intensivo de recursos naturales, no hubiera tenido el éxito que ha tenido y que le ha llevado a extenderse por todo el planeta, seguramente no estaríamos hoy hablando de la necesidad de conservación del capital natural, ni de la solidaridad intra e intergeneracional, ni de la gestión generalizada de la demanda, ni de los impactos ambientales y sociales de la tecnología, etc. Son los límites naturales de nuestro sistema Tierra los que poden en entredicho la escala de nuestro desarrollo y la imperiosa necesidad de adecuarnos a ellos. Y por eso estamos hablando de desarrollo sostenible. Desde esta óptica, planteamos la necesidad de introducir el subprincipio de la escala adecuada y, por tanto, de la adecuación de todo sistema a su contexto y a sus finalidades30, como el eje fundamental de la sostenibilidad. Y ello es así, porque éste es un principio que se aplica a todas las dimensiones, desde la local hasta la global, desde la personal a la cósmica. Tomando todos los demás principios una nueva luz cuando se vislumbran a través de él. De hecho, central a todo enfoque complejo y sistémico de la realidad está la necesidad de estudiar los fenómenos en su contexto, sus dinámicas y interrelaciones mutuas, en donde las escalas relativas, la mesura, más que los elementos implicados, son lo determinante. Es por ello que, en este sentido, lo podemos considerar como un principio subsidiario al del



pensamiento complejo.

Tampoco es ajeno a la necesidad de considerar la importancia de los contextos, el otro tema que hemos dejado para este momento; que por otro lado, consideramos crucial para la sostenibilidad ya que cuestiona sus propios fundamentos. Y que está relacionado con lo que Ríos, Ortiz y Álvarez (2005, p.510-5) definen como el debate geopolítico. Los autores, a partir del análisis de Arturo Escobar, plantean una cuestión de fondo sobre la ‘ideología’ implícita en el término desarrollo sostenible, señalándolo como una continuación del intento de dominación de Occidente sobre el resto del mundo, que le sirve de pretexto para intentar externalizar los costes ambientales de su propio desarrollo. Calificándolo de “nueva construcción social de la realidad” que reproduce los aspectos centrales de la economía capitalista y el desarrollismo, y que se preocupa “del efecto negativo del deterioro ambiental sobre el crecimiento económico; pero que no se cuestiona en la misma proporción el papel del crecimiento económico como causante del deterioro ambiental”. Ante ello, los autores plantean algunas preguntas cruciales: “¿quién es el encargado de conducir esta situación?, ¿quién el encargado de dirigir el proceso de adaptación hacia la sostenibilidad mundial?, ¿quién debe definir el rumbo que debe seguir este ‘nuevo desarrollo’?, ¿con base a qué directrices?”.

Creemos que la crítica encierra una gran parte de verdad. Sin embargo, también pensamos que en un mundo globalizado difícilmente podremos afrontar los grandes retos que nos esperan sin acuerdo conjunto (entre estados, instituciones internacionales y sociedad civil). Precisamente son las anteriores preguntas a las que creemos debe de responderse colectivamente. Más allá de la ideología del desarrollo, entre todos debemos de ser capaces de articular un proyecto de Humanidad común, que aunque reflejado en una multiplicidad de Culturas, es hija de una misma Tierra. Éste creemos que debe ser el proyecto de la sostenibilidad31. La necesidad del diálogo social e intercultural que subyace al intento es evidente, como lo es el reto que representa un proyecto de tal magnitud. Creemos que el proceso de globalización en el que estamos inmersos debe de afrontarse desde la diversidad de culturas que en el mundo existen, aunque algunas veces estas sean ignoradas o soslayadas por la lógica o razón dominante32. Es por ello que apostamos al inicio por la formulación de unos principios que facilitaran un amplio marco de discusión y acuerdo, a partir del cual se pudieran establecer distintas visiones de la sostenibilidad adecuadas a cada contexto cultural concreto. Porque

“a cada momento y en cada contexto geográfico, la consideración de la compleja trama social y ecológica local, así como su vinculación a la dinámica social y biosférica global, son las que pueden orientar las direcciones que debe y puede tomar determinado proceso de desarrollo. No se trata, pues, de buscar un conjunto de 'recetas' que puedan derivarse de un modelo único de 'desarrollo sostenible'. En ausencia de relaciones plenamente determinadas y de certidumbres, el desarrollo sostenible se convierte en un arte vivo, en una obra en permanente construcción…….Así como los contextos en que se da cada desarrollo concreto cambian continuamente en el espacio y en el tiempo, tampoco existe una única ética capaz de dar respuesta al sentido de la existencia humana. Reconocer esa diversidad de posibilidades, aceptando la coexistencia de distintas formas, resulta así, una componente central de la


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definición de lo que sea el 'desarrollo sostenible'. De entrada, la sostenibilidad se da (o no) en contextos específicos y es plural, no singular”. (Stahel, Cendra y Cano, 2005, p.82-3)

Vista así, la sostenibilidad se nos presenta como una visión del mundo, como un proyecto común, como aquello que el mismo Panikkar denomina un ‘horizonte de inteligibilidad’, encargado de dar sentido a la acción colectiva global, de acuerdo a las actuales necesidades de nuestra sociedad globalizada, en donde la existencia de las innumerables culturas con sus propios valores y aspiraciones, así como, el reconocimiento de las infinitas posibilidades para atender las necesidades humanas, nos llevan a considerar al subprincipio de la pluralidad cultural (y del diálogo intercultural) como otro de los pilares fundamentales de nuestro intento de sostenibilidad.

Vinculado a esa necesaria pluralidad, aunque seguramente redundante con los requisitos de un auténtico diálogo intercultural, querríamos postular, para terminar, la necesidad del subprincipio de ‘falsación’ (subyacente al mismo método científico). Aunque sepamos que la práctica científica está lejos de la visión idealizada propuesta en su día por Popper al poner la falsación como elemento definitorio de la ciencia moderna – ya que en la ciencia, como en toda reflexión humana, los intereses y vicisitudes personales de cada uno siguen presentes y no se puede escapar de la subjetividad del indagador – lo que sí nos interesa retener de esta concepción de la razón es la búsqueda de la reflexividad del saber basada en un continuo cuestionamiento crítico, en la duda sistemática como inherente a la razón moderna. Ello nos aporta, en este caso, una visión del saber, en la que éste no es aceptado en función de algún dogma, referencia a alguna autoridad superior o más ‘desarrollada’, sino en función de su coherencia, tanto interna como con lo observado. Esta es una visión humilde del saber: sin verdades absolutas, sino tentativas de aproximación, continuamente cuestionadas críticamente. Aplicado a los principios que aquí proponemos articular social y culturalmente, eso significa que ninguno de ellos deba ser aceptado dogmáticamente ni entronizado en un ‘decálogo de la sostenibilidad’. El intento trataría, más bien, de establecer unos principios, argumentados a partir de un determinado contexto, cuya validez se verificaría así (o no), a partir de su capacidad de dar una respuesta coherente al problema planteado y con los hechos observados. Éste sería, quizás por otra parte, el gran reto del pensamiento complejo: no negar la razón, pero tampoco la subjetividad, los valores y la necesidad de dar sentido a las cosas. Si el sentido de lo que Habermas denominó razón comunicativa (contrapuesta a la razón instrumental que antes hemos comentado) viene dado por los ‘juegos de lenguaje’ y las referencias al ‘cielo de la tradición’, frente a ellos el pensamiento complejo plantea una razón dialógica capaz de integrar, sin fusionar, lo tradicional con lo ‘moderno’, lo analítico con lo sintético, la aproximación disciplinar con la transdisciplinar, lo instrumental con lo ético, la acción con los valores, los medios con los fines…De forma que una vez establecidos así dichos principios, como guía de una acción colectiva que son, por otra parte siempre provisional, sólo nos faltaría, desde una relación dialéctica y dinámica, corroborar la adecuación de nuestras prácticas sociales a ellos.

Es probable que se nos diga que la nuestra es una visión utópica de la sostenibilidad, pero no



podemos olvidar, como ya hemos visto al principio, que Jabareen (2006) establece la utopía como uno de los siete conceptos comunes a la bibliografía sobre desarrollo sostenible consultada por él, y éste es el último de ellos que todavía no habíamos hecho nuestro.

Agradecimientos.

Los autores queremos agradecer los comentarios realizados al texto por parte de Enric Carrera, Ivonne Cruz y Heloise Buckland.

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Xercavins, J.; Cayuela, D.; Cervantes, G.; y Sabater, A. (2005). Desarrollo sostenible. Barcelona: Edicions UPC.

Notas.

1 Aunque desde algunos ámbitos académicos se empieza a hablar de la ciencia de la sostenibilidad (ver, p.e.: http://sust.harvard.edu), preferimos hablar de ella como una visión del mundo, aspecto que trataremos al final del artículo.

2 Usamos ese término, a pesar de la evidente visión instrumental que proyecta sobre la naturaleza (como recurso), por ser ya una expresión ampliamente aceptada.

3 Tal como apunta J. Riechmann (2006, nota 23, p. 184), refiriéndose al epílogo de una obra de E. Tello (2005), escrito por tres representantes del movimiento feminista que se expresan defendiendo el derecho de las mujeres a la libre elección de su maternidad, éste es un punto de desencuentro entre el feminismo y el ecologismo.

4 En este apartado no vamos a tratar las grandes desigualdades que se dan en nuestro mundo en el ámbito del consumo, ni las importantes consecuencias, ambientales y sociales, que se derivan de este hecho, ya que trataremos este aspecto en la Dimensión global.

5 Para la teoría de las necesidades humanas básicas recomendamos ver la obra de Max-Neef y sus colaboradores.6 A nivel institucional, creemos de justicia destacar los esfuerzos realizados, en este sentido, por el Programa de

Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).7 Particularmente relevante para la anterior discusión es esta distinción entre necesidades y satisfactores. Mientras

las primeras son comunes a todos los seres humanos (en función de lo que nos une en cuanto que seres biológicos, sociales y autoreflexivos), diferentes sociedades y culturas privilegian distintas matrices de satisfactores para atenderlas. Pero mientras la satisfacción, o no, del conjunto de nuestras necesidades (materiales e inmateriales) determina en última instancia nuestro grado de bienestar, son los patrones de consumo que adoptamos para satisfacerlas, es decir, los satisfactores que privilegiamos, los que determinan finalmente el impacto ambiental de nuestros estilos de vida individuales y colectivos. Una cosa sería así la necesidad de alimento (como parte integrante de la necesidad de subsistencia) y otra son las innumerables formas de satisfacerla (p.e. a partir de la caza y la recolección, de la autoproducción campesina o de los sistemas de alimentación industrializados actuales con sus monocultivos agrícolas, sus sistemas de congelado y refinado de alimentos y las grandes superficies de distribución…). En todos estos casos, lo que se persigue es el bienestar, sin embargo, los impactos sociales y ambientales producidos son muy distintos.

8 Este aspecto, creemos, lo hace especialmente adecuado a la hora de poder integrar una perspectiva intercultural del desarrollo dentro del ámbito de la sostenibilidad.

9 Redefining Progress (2007). <http:// www.redefiningprogress.org > [Consultada 23/01/2007]10 Como aproximación a las implicaciones de tal derivación puede consultarse: Cano, Cendra, y Stahel (2005b). 11 Coherencia que, por otra parte, sería un buen indicador de la calidad de vida, que podríamos definir como la

coherencia/adecuación entre la realidad material y las aspiraciones de cada uno.12 Quizás surja de ahí, también, la confusión, tan común en la sociedad moderna, entre bienestar y grado de

desarrollo material (Stahel, 2002).13 Para un buen análisis de lo que supone una dinámica histórica – de desarrollo – organizada a partir de la libre

interacción de los ‘agentes económicos’ en el mercado, remitimos a la obra clásica de Karl Polanyi (1989).14 Para este principio seguimos la propuesta de J. Riechmann, quién lo ha trabajado profusamente en la obra

citada. Aunque preferimos el término biocompatibilidad al de biomímesis, por él propuesto, porque creemos que es más amplio y refleja mejor la necesidad de la compatibilidad entre tecnosfera y biosfera, y no se restringe a la posibilidad de imitación de la naturaleza para encontrar soluciones biocompatibles, aunque evidentemente las incluye, ni consideramos que sea siempre bueno imitarla.

15 El término ecoforma lo tomamos de Jabareen (2006).16 Para una información más detallada sobre cada una de estas propuestas, puede consultarse el Portal de la

sostenibilidad: http://portalsostenibilidad.upc.edu/index.php17 Aunque el mismo Riechmann cuestiona, dentro de un contexto capitalista, la misma posibilidad de rediseñar la

tecnosfera en la dirección de la sostenibilidad, como consecuencia del sometimiento de la naturaleza a los imperativos de valorización del capital, poniendo en duda la posibilidad de las propuestas realizadas desde el ‘Capitalismo natural’ (Hawken, Lovins y Lovins, 1999).

18 O sea, todos aquellos productos químicos u organismos producidos artificialmente “extraños” a los sistemas naturales.


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http://portalsostenibilidad.upc.edu/index.php

http://www.redefiningprogress.org/

http://sust.harvard.edu/

Enric Carrera

19 Sobre este tema volveremos más adelante.20 Diversos autores (Arne Naess, Thomas Berry, Jerry Mander…) han intentado una aproximación al problema

planteando, en forma de preguntas, algunas de las cuestiones a las cuales debería de responderse ante una posible innovación tecnológica orientada hacia la sostenibilidad: sobre la capacidad de promover la autodeterminación y creatividad de los trabajadores, sobre la facilitación de la cooperación e igualdad de sus usuarios, sobre la capacitación requerida para su uso, sobre el uso de materiales locales, etc. En la misma dirección podemos encontrar, recientemente, las formuladas por K. Mulder (2006b).

21 Para el tratamiento de esta importante cuestión, ver más adelante el tema de la ciencia postnormal, que también se aplicaría aquí.

22 Comentar que en las culturas antiguas (p.e. en la Grecia y China clásicas) el desarrollo de la tecnología estaba supeditado, a diferencia de como sucede en nuestra sociedad tecnológica, a los dictados culturales, no produciéndose tal desarrollo, necesariamente, por falta de conocimientos ‘científicos’ sino por causas ajenas a él.

23 Riechmann, una vez más, (citando a WCFSD, 1999) nos aporta un dato interesante: se estima que unos 350 millones de personas habitan las selvas y bosques del planeta.

24 Destacar aquí la labor de investigación realizada por el Observatorio de la Deuda en la Globalización: www.debtwatch.org.

25 Para una introducción al tema puede consultarse, en catalán: Cano, Cendra y Stahel (2005a).26 El autor distingue entre la complejidad restringida, que aplica a la Teoría de los sistemas dinámicos, de la

complejidad general, que se aplicaría al estudio de cualquier sistema.27 Pueden encontrarse más desarrollados estos puntos, en su pequeña pero innovadora obra: Los siete saberes

necesarios para la educación del futuro.28 Comentar que en la figura aparecen, en la dimensión cultural, ya listados, tres subprincipios que todavía no

hemos enunciado, pero que haremos a continuación.29 Para una introducción al tema y su aplicación al ámbito de la localización, ver: Stahel (2006).30 En la medida que la escala adecuada de todo sistema viene dada por su función dentro de un contexto más

amplio.31 Ahora ya podemos decirlo, preferimos el término ‘sostenibilidad’ al de ‘desarrollo sostenible’, pues a pesar de

las posibles diferencias semánticas que pueda haber entre ellos (ver en Ríos, op.cit., el debate contextual), pretendemos evitar de esta forma la alusión al término desarrollo, por la evidente carga ideológica occidental que contiene.

32 R. Panikkar, promotor desde hace años del diálogo intercultural, nos llama la atención sobre las condiciones necesarias para abordar tal cuestión. Que según él exige, en primer lugar, lo que denomina, la crítica de la ‘razón armada’ occidental (Panikkar, 1993), analizando los prerrequisitos de un auténtico diálogo intercultural (en catalán: Panikkar, 2004). Es de destacar, en este sentido, las iniciativas del ‘Congreso Internacional de Filosofía Intercultural’ y del ‘Seminario Internacional del Programa de Diálogo Norte-Sur’, organizadas desde hace años por Raúl Fornet-Betancourt.


SYNAPS© systems analytical process oriented tool for sector integration

C. Book*, K. Pelin** and M. G. E. Svensson***

Regional Development Board, Region SkåneStortorget 9, 252 20 Helsingborg, SwedenWeb page: www.skane.se

Lund University Centre for Sustainability studies.P O Box 170, Lund university, SE22100 Lund, Sweden.Web page: www.lucsus.lu.se

*[email protected]**[email protected] ***[email protected]

C.Book, K.Pellin and M.Svensson

Keywords: sustainable development, systemic thinking, sector integration, process, interrelationships, synergy effects, conflict of interests, consequence analysis, integrated assessment, transparency, political

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1 Introduction

“Sustainable development” is mentioned in most documents concerned with society and progress. However, in today’s society there are many conflicting views concerned with what sustainable development is and especially how it may be achieved.

Region Skåne, responsible for the development of SYNAPS, believes methods and tools to help illustrate and illuminate the interrelationships between the three dimensions of sustainable development are fundamentally important to both try and explain what sustainable development is but in particular in trying to facilitate the how. It is the firm belief of the people behind SYNAPS that sustainable development is about taking responsibility for our actions and decisions and to do so by acknowledging that environmental, social and economic issues are mutually reinforcing, sometimes counteracting each other, but often dependent upon each other. One feasible way to take such responsibility is to apply methods that may allow for consequence analysis of various decisions upon society and its development.

As a regional public body responsible for all developmental issues in Skåne, Sweden, Region Skåne has a responsibility towards its citizens, its 33 municipalities and the various different actors of this region to make sure that great efforts are made into reinforce means and resources that can ensure that the region develops in a sustainable way. This in turn implies the need for new ways of working with society and progress by, for instance, trying to develop methods and model as well as to measure sustainable development and to engage different interested parties in this process at a very early stage.

SYNAPS is the result of a two year process involving a range of different actors - from different sectors but also from different political levels i.e. local, regional, national and international. SYNAPS aims to offer a concrete form of how to practically work with sustainable development at several different levels of society, weighing both objective as well subjective components together and to turn rethorics into action.

2. Contextual background

The organisation Region Skåne is an organisation characterised by regional self-governance. This means that Region Skåne consists of one political organisation and one organisation of civil servants and represents the interest of Skåne towards the rest of the country and in particular towards the government and its different department. Region Skåne also represents the interest of the region towards other regions, national as well as international.

The organisation has recently been commissioned by the Swedish government to be the responsible public organ for all developmental issues in this region and this has a trial period that extends in the year 2010. This extended commission is believed to increase the efficiency in the work of regional development and to establish strong democratic anhorage amongst its different actors and where the overall aim is to ensure the development of a sustainable Skåne[1]. The



organisation consists of 149 members of parliament who are elected every four years by the inhabitants of Skåne in a general election, hence the new governance definition. Further, Skåne is one of two regions in Sweden that has the right to impose taxes from its inhabitants which equippes the organisation with powerfull economic incentives when steering the development of the region.

3. The political commission leading to SYNAPS

“Environmental issues often gets treated as if they were separate from the rest of society. This is due to how the environmental problems used to look like...The environmental quality objectives has a weakness in that in reality they have to be integrated with all other objectives of society such as objectives to acheive economic growth, public health, health and medical care, energy supply, building and physical planning, traffic, infrastructure and technology supply, safety and security, culture and history and other objectives which all aim to increase our quality of life. If we want to move forward in the environmental field, then environmental issues has to be discussed from this perspective and balanced against all other objectives of society and thus bring about what is commonly known as sustainable development...The different sectors of society should be the starting point of this programme in order to shed light on the different relations [or indeed lack of relations] between these, balance and weigh different objectives against each other and from that identify which measures different sectors must take in order to optimise the conditions for Skåne to develop in a sustainable way.”[2]

This is an extract of the actual commission given to civil servants of the Regional Development Board in January 2004 by the politicians of Region Skåne. The commission calls for the development of a proposal for an Environmental Strategy Policy Program for Skåne (ESPP) and for it to be developed in collaboration with a wide range of interested parties within and outside the organisation. The aim of the ESPP is to develop strategies for a sustainable Skåne by integrating environmental objectives with all other political objectives (social and economic), significant to consider for sustainable development[3]. Hence, this policy programme will place environmental issues in a larger context, where they may be balanced against other objectives of society.

Key functions of the ESPP will be the identification of positive synergy effects and conflicts between/within political areas, functions which ultimately will facilitate the identification of which measures different sectors in Skåne should prioritise in order to optimise the conditions for Skåne to develop in a sustainable way.

Today, Region Skåne has a draft proposal for an ESPP consisting of a systemic and integrated approach towards achieving a sustainable region, which is called SYNAPS©(Systems Analytical Process oriented tool for Sector integration). A very important feature of SYNAPS is that it besides being a political instrument to achieve sustainability, it should also be an approach, which the different sectors themselves should be able to apply and implement in their respective organisations. Hence the emphasis on the programme being developed in collaboration with a wide range of interested parties.


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4. Design and applicability of SYNAPS

In order to be able to meet the aim and objectives of the political commission, it quite early became apparent that this was not going to become a “traditional” policy programme. This was going to equip different actors with a readiness to act – to integrate environmental issues into their own organisations and businesses irrespective of prior knowledge to these issues and irrespective of which sector one belongs to. This in turn led to the realisation that ways of effectively integrating environmental issues with all other political objectives important to consider for sustainable development had to start with finding a suitable method and tool which would facilitate this. A method, which would allow for consequence analysis of various decisions upon society as a whole. Thorough investigations of already existing methods and tools within the area showed that none of these were sufficient in accordance to the aim and objectives of the commission. Neither could any of them take the holistic, integrated and indeed societal approach towards environmental issues, as was intended by the commission. Hence, the development of SYNAPS.

SYNAPS is based on the principles of systems thinking and ways of quantifying and weighing subjective values. The people responsible for its development argue that it is of great importance in the work of sustainable development to acknowledge that ultimately all decisions are based upon human values and that is why it’s fundamentally important to illuminate these in order to achieve transparency in our decisions. Transparency in our decisions is important for sustainable development as it can help us learn from past mistakes, but perhaps most importantly help us learn from our successes and to disseminate this information in a concise, correct, concrete and comprehensible way to other decision makers and the general public. Thus, transparency in the case of SYNAPS can be shown both by it being an inclusive tool as its validity increases with the number of different disciplines involved when it’s being applied. It also forces decision makers to actively take responsibility for sustainable development by making them motivate the reason for a certain decision, with references being made to the different aspects of SD and to document this for others and themselves to learn from. It’s also through this particular approach and in combination with SYNAPS being based on the method of sector integration that one is allowed to effectively analyse the interrelationships between and within different political objectives, and detect positive synergy effects and conflicts between different interests in early decision-making processes. This is the key function of SYNAPS and it will help decision-makers avoid sub- optimisation of different political initiatives and more effectively plan for long-term sustainability on behalf of the society as a whole. As well as being a proactive method for sustainable development, SYNAPS also has a follow-up function, whereby decisions, has to be audited.

Further, SYNAPS is especially suitable for interdisciplinary discussions and processes at fairly strategic levels, which implies that it, more than being merely a technical tool such as most checklists for example, it is a method – a new way of working with societal issues whereby different stakeholders should be engaged early on in different decisions processes. From



experience, when applying SYNAPS in particularly interdisciplinary contexts, it has become apparent that often it is the actual process of individual growth and realisation of what sustainable development is and what societal aspects it actually entails that is the real contribution to sustainable development. It’s especially rewarding to work with SYNAPS when it’s clear that people whom normally wouldn’t use the concept “sustainable development” starts to discuss the importance of looking at social, economic and environmental issues as being mutually reinforcing and dependent upon each other and how time and scale are significant determinants of what such an analysis will look like. It’s particularly rewarding when the representatives from the different fields of ecology, economy and social issues learn from each others’ perspectives and can reach an understandin in how certain decisions should later be carried out. Hence the P in SYNAPS.

Finally, SYNAPS in based on the method of sector integration, which is a commonly applied method for integrating one political objective with any other number of political objectives. In SYNAPS, the environmental quality objectives[4] (16) has, as according to the aim of the commission, been integrated with all other political objectives important to consider in order to “…to optimise the conditions for Skåne to develop in a sustainable way.”.

These other objectives has been based upon the Swedish strategy for sustainable development and its correspondence at the regional level, the Regional Development Programme for Skåne, A Dynamic Skåne.

The Swedish strategy for sustainable development is Sweden’s contribution to the global agenda on sustainable development. Its first edition was a contribution to the world summit in Johannesburg in 2002[5] whereby the UN declared sustainable development to be the superior principle to underpin all the work undertaken by the UN. Hence, it is a national document based upon international agreements of what sustainable development is and what should be done to get there. The Swedish parliament has signed and approved its content, which makes it a very powerful tool for the future work of sustainable development in Sweden.

5. Conclusion

Today, Region Skåne has a draft proposal for an ESPP consisting of a systemic and integrated approach towards achieving a sustainable region, which is called SYNAPS© (Systems Analytical Process oriented tool for Sector integration). A very important feature of SYNAPS is that it besides being a political instrument to achieve sustainability, it should also be an approach, which the different sectors themselves should be able to apply and implement in their respective organisations.

A systemic and integrated approach as the one the authors offer to share at this ICSMM 2006, involves great complexity due to existing interrelations, or lack of interrelations between different actors/sectors of society but also in terms of time and scale. SYNAPS© is an attempt to try and measure, model and evaluate a complex and dynamic system within the human-


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environment duality. It will work as strong tool for making integrated assessments.

SYNAPS© is currently under development as an Internet based software tool, for improved dissemination and use. It will also be available in several languages bridging the gap between regions in neighbouring countries.

You are invited to discuss the practical implications of SYNAPS in the context of sustainable regional development and watch a demonstration of the software.

Figure 1: Some selected screen shots of details of the English software version of SYNAPS©

References

[1] The Regional Development Programme for Skåne – “A Dynamic Skåne”, 2004, www.skane.se/upload/Webbplatser/RU/Dokument/RUP_Kortversion_ENG.pdf

[2] Environmental Strategy Policy Programme (ESPP), Commission from the Regional Development Committee, Region Skåne, 12th of January 2004

[3] The Swedish Strategy for Sustainable Development – economic, social and environmental (rskr.2003/04:129), www.sweden.gov.se/environment


http://www.sweden.gov.se/environment

http://www.skane.se/upload/Webbplatser/RU/Dokument/RUP_Kortversion_ENG.pdf


[4] The Swedish Environmental Quality Objectives, Swedish Environmental Protection Agency, 2006, www.internat.naturvardsverket.se

[5] Johannesburg– The UN World Summit on Sustainable Development, 2002, www.sweden.gov.se/sb/d/416/a/2790


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http://www.sweden.gov.se/sb/d/416/a/2790

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A flexible framework for regional sustainable development indicators using system thinking criteria (INSURE).

M. Álvarez-Arenas* and I. Mirón**

TAU, Consultora AmbientalSta. Matilde 4, 1º, 28039 Madrid, SpainWeb page: http://www.taugroup.com*[email protected]**[email protected]

M. Álvarez-Arenas and I. Mirón

Summary

Developing politics and actions guided by sustainability criteria require to have elements that support decisions at the most strategic levels and facilitate the communication and justification of decisions made. To do so, indicators are simple tools aiming to facilitate high-level decision-making, playing the role of making complex systems understandable or perceptible. Sustainable development (SD) indicators are specifically designed to facilitate a perspective on sustainability, but sustainability is a blurred concept lacking a well based scientific theory that supports it, it is more a social and political approach that implies a transverse vision of different sectors strongly influencing each other in a complex system of mutual (and some times not well known) relations. SD indicators cannot therefore be conceived as isolated trends, unaware of the systemic vision implicit in the SD concept, being the real challenge not to identify SD indicators (there are hundreds of good lists available) but to look for the best way to put them all to work together providing a consistent and coherent vision of how regional systems are progressing towards SD objectives. This is the main objective of INSURE.

Starting from any hierarchical thematic framework that is also determined by policy targets and priorities1, the INSURE system indicators (S-indicators), initially designed to be applied at regional scale, aims to interpret and to understand indicators and trends in connection with the regional sustainability system behind. Its objective is to link the structured view of the policy SD

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priorities2 —ordered around a hierarchical thematic framework— with a systemic view that represents how the most important elements operating in the region are integrated in the regional system. This means to understand how the different trends of SD are related each others and how they influence the behaviour of the regional system in relation to policy priorities.

What makes INSURE different from other SD indicators methodologies is its capacity to focus the analysis in the diagnosis of the regional system, placing particular emphasis in its systemic character, and then to transfer the richness and complexity of SD relations to a conventional hierarchical indicators thematic framework, based on a reasonable reduced number of SD trends, which is oriented by policy priorities. As a result, the data trends obtained from indicators are converted into SD trends values, which are determined not only by statistical data, but also integrating correction indices depending on how they are expected to influence other SD trends in the region.

Keywords: sustainable development, indicators, regions, system dynamics.


A flexible framework for regional sustainable development indicators using system thinking criteria(INSURE).

1 Brief note on the INSURE project

INSURE is a research project co-financed by the European Commission under the 6th Framework Program for Research and Technological Development (Ref. No. 505358) aiming to develop a flexible framework for sustainability indicators in regions, using system thinking modeling. The starting date of the project was April 2004. It has a total budget of 1.054.642,30 euros and it is been carried out by a consortium of nine European institutions3.

The strategic objective of the project is to develop a ‘systemic indicators framework’ with techniques, tools and applications, linking regional SD indicators with a flexible systemic approach based on system thinking modeling to better define SD indicators, better comparison between regions, better flexibility for regional diversity, and better linkages with other models and data systems.

The specific objectives to carry out the above are:

a) Appling a system dynamic (quantitative) perspective of the region to build a prototype System Model (S-model), based on systems dynamic methods and software.

b) Appling a system thinking (qualitative) perspective of the region to build a prototype System Mapping (S-mapping).

c) Developing a ‘systemic indicators framework’ (S- Indicator), using both the S-model and the S-mapping results, for characterizing and linking different SD indicators obtaining reliable SD trends values.

d) Appling the S-indicator to the question of regional SD indicators, to link between an EU generic version and a regional version.

e) Reviewing the data quality and availability at regional and EU level to support the above.

f) Carrying out a series of regional case studies to test and validate the S-indicator, and the practical S-model and S-mapping.

g) Integrating the above components in a ‘system dynamics framework’ or System Toolkit (S-toolkit) to make the final result coherent and reliable, containing both theoretical and practical parts.

This paper is the result of a collective research process. S-mapping and S-model descriptions in this paper have been adapted from originals by R. Jiliberto & A. Oliva (S-mapping) and W. Schade & M. Krail (S-model). Further information can be found at the project’s web page: http://www.insure-project.net/


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http://www.insure-project.net/


2 Fundamentals

2.1 Purpose of the INSURE’s SD indicators framework

Sustainable development is a complex concept based on the comprehension of reality as a system. Its objective is to avoid unbalances that question the viability of the system. The different components that integrate SD are functional to each other in every system, so their contribution towards the system’s sustainability can not be understood isolated. What matters to analyze the sustainability of the system is more its integrated behavior than the status of its components, so once a set of SD indicators is identified for a region, it is desirable to explain the observed trends in relation with their contribution to the regional system progress.

In spite of the above mentioned, indicator’s lists —either organized in a kind of structure (causal, hierarchical or whatever other structure) or just presented as a list of headline indicators— currently are the most accepted and extended SD indicators frameworks and most relevant institutions have elaborated their own set of indicators to assess SD. Nevertheless, these sets of indicators have some meaningful limitations since they present key issues as isolated, independent trends and, in consequence, it is not possible to make an integrated reading of the information they provide in terms of sustainability. Although a framework of key issues to structure SD indicators is essential, it has been recognized that such lists still are imperfect tools if we aim to express the complexities and relations among the different components of SD (Wolff, 2005).

The challenge for the SD indicator’s systems production is not the selection of the best indicators but how to use its potential to offer an integrated view of progress towards sustainability, which takes into account the mutual influence’s relations among the different SD components. This consideration is quite important, since an isolated trend that apparently is desirable for sustainability can be made at the expense of affecting negatively other key issues of SD. An ideal SD indicators system should also provide information on possible unbalances in the system and the direction of such unbalances with regard to SD.

Within this background, the indicators system in the INSURE framework —the S-indicators— can be defined as a tool aiming to estimate regional SD trends values, in other words, values expressing the regional system behavior towards identified policy priorities, based on a systemic approach to the region development. Expected additional benefits are an improved comparability among regions —now based in the more flexible concept of SD trends instead of the more conventional of SD-related statistics— and more flexibility in the use of indicators that will help to overcome the lack of data availability and/or homogeneity.

2.2 The INSURE components

The importance of an appropriate expertise for the production of regional SD indicators has often been underestimated. SD indicators are usually identified with some relevant available statistics



widely used at international level and the need of making possible the comparison among different countries and regions has often be used —more as an excuse than as a real argument— to simplify the task of producing SD indicators to a mere selection of already available indicators from some well-known international lists. However, the production of good SD indicators is really a complex task which requires a high level expertise, a good knowledge of SD principles and an in-depth knowledge of the context where indicators will be applied.

Regional systems are being recognized as an appropriate scale for tackling EU SD problems, a scale between the often too low scale of countries —too far from some real decisions— and the, for many other purposes, too high scale of municipalities. INSURE has initially be conceived for the regional scale at EU level, although it can be easily be up or down scaled if required. Producing SD indicators at regional scale implies, however, additional problems in terms of data availability, data homogeneity for comparison purposes and adaptation of national or EU policy priorities to the regional scope. These difficulties inspired the INSURE approach for the production of SD indicators, based in the principles of analyzing the regional progress towards SD policy priorities from a regional point of view, independently of the fact that we consider regional, national or EU policies. This mean we have two concepts to manage and to combine: the identification of policy priorities —that can be based in different policy scales— and the analysis of the regional patterns.

To achieve its goal, INSURE has been organized in a set of components working for the other, like the pieces of an engine. The engine or integrated and unified vision of INSURE components is called the system toolkit (S-toolkit), a collection of guidelines and procedures that combine the INSURE components ensuring its coherence and consistency. Other components of the INSURE S-toolkit are the S-data, the S-mapping, the S-model and the S-indicators (see Figure 1).

Figure 1: INSURE components in the S-toolkit

Modeling the regional system is the first step towards the production of the SD indicators. S-mapping and S-model, both tools based on system thinking modeling, are therefore key pieces of the INSURE framework, essential to achieve a well based knowledge of how the different


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Sustainability indicators s

System mapping

System model

Parameters

Trends

Retrospective indicators

Prospective indicators

System Patterns

Indicators

EU SDI Databases

Cross check feedback


components of the region interact. This knowledge is then used by the S-indicators to transmit the regional systemic basic patterns to a framework based in SD policy priorities, process that is explained in more detail in this paper. In any case, for the purposes of understanding of the S-indicators fundamentals and results, some basic concepts on S-mapping and S-model are needed — to see more about them, you can visit the INSURE web page at http://www.insure-project.net/.

System Mapping

The S-mapping model provides the S-indicators model a graphical representation of the regional systemic pattern, which is used to put each linear indicator selected in a system framework (see Figure 2 and Figure 3). The S-mapping of a region models the perception the ‘society’ has of unwanted social side effects caused by a low integration level among the root-sustainability systems (environment-economy-society). The search of integration among them is hindered by the fact that there is no way to find a common analytical language to achieve it and to provide a substantive rational solution to the problem. S-mapping provides a particular language to describe the integration among the root-sustainability systems.

S-mapping makes use of existing evidence about main regional subsystems relations as the basis for the constructions of its maps. S-mapping acquires needed information from existing regional policy documents, analysis and diagnosis, open dialogue and other participatory forms, aspiring to be a representation of the non revealed current understanding the society has on the regional realm understood as a systemic one; it pretends also to be a non-arbitrary procedure of assembling the available social knowledge on the region understood as a system.

S-mapping identifies regional main SD components and how they are related each other —which components of the regional system influence others—, this being used by the S-indicator to identify the key components of the regional system responsible for the region progress towards identified policy priorities, as explained later. It also provides additional systemic indicators.

System Model

The system model comprises the quantifiable and comparable elements of a region. It generates quantitative indicators and a picture of the diverse European regions that enables their comparison. In the system model regions differ by their individual parameterization of the model, but are consistently implemented using the same model structure. This ensures the comparability of the sustainability position of European regions via the model. The system model is implemented with the standard system dynamics software Vensim.

The first objective of the S-model is to provide quantitative indicators to measure and describe the expected regional sustainable development considering the complex interactions within a single region and between the region and its environment. The second objective concerns the applicability of the model for a variety of regions enabling a comparison of the sustainability





position between European regions. The S-model has a predefined model structure that is uniform for any region that will be implemented in the model. This concerns e.g. the implementation of space in the model, where a specific maximum number and set of zones will have to be fixed; i.e. the structure of the model will not be changed to transfer it from one region to the other one. The system model is built out of a set of interrelated modules describing regional sub-systems on the base of the previously described structures. The modules comprise: population, economic, infrastructure, spatial dynamics, energy and water demand, transport and environment.

2.3 Identification of policy priorities

The concept of sustainability can be expressed in different scales: it can refer to the most global scale and also to the most local scale, having each scale different objectives and scopes. For instance, if we take the region as a reference, a same region can contribute to sustainability at different scales. In each scale, sustainability objectives —in other words, policy priorities regarding SD—vary. Therefore, we can ask ourselves what the contribution of a same region to the different SD objective’s scales is: for example, the contribution of the region to its own regional SD objectives, or to the national policies, or in the case of the EU, to the European policy towards SD. For a same region, the regional system describer either by the S-mapping and the S-model is the same in every case; what can vary is the SD policy objective’s framework that we want to use to assess the regional behavior.

The INSURE S-indicators allows assessing the regional progress in relation to different agendas on SD based on an integrated vision of the regional dynamics. The selection of a framework expressing a political context is essential in an indicator’s system: indicators taking part in this type of framework are related to policy objectives, thus making possible to measure how a certain region is behaving according to political SD concerns.

The use a set of policy objectives to assess behavior on SD is not an innovation in INSURE. In fact, most indicator’s systems currently use this type of framework, such as the UN, the Eurostat and the OECD frameworks, which are the reflection of their correspondent SD political agendas. Additionally, national SD policy priorities can also be used as frameworks to assess regional behaviors on SD. Furthermore, there might be regions that defined their own SD objectives or, if not, a set of priorities can be devised with the purpose of evaluating regional behavior towards sustainability. But in INSURE, more than the logical framework in which indicators are organized the indicator’s framework constitutes the structure in which indicators are integrated through the incorporation of the principles of mutual influence and comparability (see Figure 2), based on an integrated understanding of the regional dynamics developed in the S-mapping and the S-model (see 2.1).

Two different frameworks are being developed in four case study regions4 following the INSURE methodology. Each selected region will apply INSURE to a hierarchical framework


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based in the Eurostat SD indicators (EC, 2005) which is oriented by EU SD policy priorities as well as to a regional framework based in each region SD policy priorities. When using the EU policy priorities framework, the question that each region tries to answer is how is the region behaving according to those external, trans regional, sustainability criteria? Since the same structure can be used by different regions, it is possible to compare the SD progress of different regions in relation to a group of common objectives. On the other hand, a specific regional framework needs to be designed through a process of identification —review of regional documents and action programs on economy, social issues and the environment— of the main regional policy issues for SD. In consequence, this type of framework is perfectly adapted to the regional scale and provides an accurate image of the current political agenda on regional sustainability. Therefore, using a regional indicator’s structure does not aim to compare different regional behaviors but to assess how a certain region is behaving towards a set of specific SD regional priorities.

To select or to design a S-indicators framework in INSURE, a hierarchical structure (or a structure that could be adapted to it) is required for several reasons. First, there is a formal reason due to the fact that policy issues are usually structured according hierarchies for action (themes and sub themes; strategic and specific objectives, etc). This facilitates to promote actions plans adapted to the standard distribution of institutional responsibilities. Such an understanding has been incorporated in the SD indicator’s systems developed by UN, OECD and Eurostat, among other organizations. Consequently, the use of a framework of this type also allows the harmonization and the rationalization among the different SD indicator’s systems existing, as well as to work in the construction and improvement of such initiatives, doing the maximum possible use of them.

Besides these formal reasons, there is a technical justification to use a hierarchical structure, since the INSURE S-indicators framework needs to have a hierarchy in the organization and division of the different elements of sustainability. This expression of a hierarchy is necessary to be suitable for the concept of integration developed in the S-indicators that will be subsequently explained.

2.4 Identification of regional components representing the SD policy priorities

The hierarchical thematic framework summarizes the policy priorities organized in themes and sub themes —similar to the scheme followed by Eurostat (op. cit.). In its most detailed level (sub themes, Figure 2) the indicator’s scheme is the expression of a policy question, that is, a short question related to priority policy objectives. For instance, a policy question to be answered with regard to the EU policy objectives regarding emissions of acidifying substances could be ‘what progress is being made to reduce emissions of acidifying pollutants across Europe?’ (EEA, 2005a). Trends in the S-indicator should answer these kind of questions. To identify the most appropriate trends in each region, INSURE links the political SD priorities with the regional system through the identification of the components in the S-mapping whose trends answer the



policy question behind the SD policy priorities more appropriately.

Figure 2: Integration of S-mapping regional representation (on the right) in the policy priorities summarized in a hierarchical structure (on the left)

This process of linking is called filtering in the INSURE methodology and it implies to identify from the S-mapping and S-model the most relevant regional components that represents each of the political concerns on SD represented in the last level of the indicator’s structure. The selected components are called areas to be addressed (ABAs, see Figure 2) and they will make possible to asses, via indicators, the behavior of the region regarding the SD policy priorities.

Indicators will later be identified and calculated for each of the ABAs and then integrated in the SD framework, thus becoming the expression of the regional progress in relation to the identified policy priorities on SD.

To better understand the concept of ABA and how ABAs relate to indicators in the INSURE framework, we need to make some previous clarifications on the concept of indicator and how INSURE use it. There are many definitions available on what an indicator is and what it is for. Basically, an indicator is a trend that indicates the status of something. When referred to complex concepts such as it is sustainable development, an indicator “quantifies and simplifies the phenomena and helps us to understand” these complex realities (IISD). So an indicator usually first quantifies a phenomena —in other words, uses data usually obtained from statistics or other reliable sources to describe a phenomena— and then makes this phenomena alike to the complex reality we are trying to understand —that is, it assimilates the ‘complex reality trend’ to a more simple ‘phenomena trend’—: this means an ‘indicator’ is itself a complex concept that can be


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broken down into two different components or parts: quantification and assimilation. The concept of assimilation is implicit in every indicator identification exercise made, since basically an indicator illustrates the most important trends in each policy domain (EEA, 2002). Concepts such as relevancy, usually used to assess indicators quality, are clearly referring to this concept. ‘Smiling faces’ used by the European Environmental Agency (EEA) in many of its reports —and now widely extended—, point out the importance of the concept of trend linked to what an indicator is expected to show when referring to a policy issue: it indicates “progress, or lack of it” (EEA, 2002) towards a specific question, and EEA indicators are reduced to these ‘smiling faces’ when trying to summarize what they explain.

Therefore, assimilation can be clearly differentiated from the first component of any indicator, its quantification. Observed trends usually are obtained from a number or ratio (a value on a scale of measurement) derived from a series of observed facts that can reveal relative changes as a function of time. Concepts such as accuracy, calculation methods or comparability over time and over space are used to describe this part of an indicator. So we can differentiate between ‘SD trend’ and ‘data trend’ as the main components of an SD indicator: the SD trend is what we’re interested in (assimilation) and the data trend is what we use to obtain an as good and precise as possible SD trend (quantification). For instance, ‘fragmentation of forest and landscapes’ (Eurostat, 1999) can be considered a relevant trend that contributes to answer the question ‘are we reducing the degradation of natural resources?’. To obtain this SD trend, different methods and data to estimate fragmentation might be used. It is important to be aware that data availability is not a problem when identifying a SD trend (when assimilating a policy issue to an indicator), but may be a problem when trying to estimate it (we need the data to do it).

Unfortunately, most of the available indicators do not make an effective use of these concepts and do not differentiate between the assimilation-SD trend and the quantification-data trend used to estimate it. However, this is something of the most importance for INSURE. In doing this differentiation, SD trends can be defined as the expression of the regional progress towards a policy issue (thus linked to the concept of assimilation, the ABA described above); SD trends can also be described aside from data availability and linked with other SD trends in a regional system model (i.e. S-mapping and S-model). This provides INSURE with an added flexibility: the S-indicator hierarchical framework is based in the policy priorities and regional system analysis (linked to S-mapping and S-model, as it is described in 2.6) and it is not affected by problems such as data availability, which only appear at the very end of the process when the adverse effects of the lack of data on the S-indicators are more easily and effectively controlled5.

2.5 From data trends to SD trends values

INSURE formalize the process of assimilation, making understandable the meaning of obtained data trends in terms of sustainability trends, for which a scale has been defined. In doing so, every trend obtained in INSURE from different data sources (quantification) is expressed in the same scale of assessment of sustainability trends. It is just the same concept under the ‘smiling



faces’ and just the same implicit process a viewer is supposed to do when assessing an indicator in any specific context. Therefore, INSURE does not imply any added value to what is widely used when trying to formalize the meaning of indicator’s trends in terms of sustainability. In this sense, the contribution of INSURE is to define precise criteria to ensure comparable and consistent results in the assessment of every indicator. Once the obtained trends are transformed into SD trends values, it is easier to compare results from different regions (even if using different indicators), to interpret these values incorporating new criteria (its influence in the regional system, see 2.6) or aggregate indicators into indices (see 2.7).

Obtaining a data trend from an indicator is the first step in the process of understanding progresses towards sustainability objectives. For instance, ‘total landing of marine catches by Mediterranean countries’ from 1884 to 1996 shows an overall increase of 0.2 million tones, about 17.5% (FAO, 1998). This is an objective trend that can have different meanings for different viewers. For someone interested in the evolution of the fishing sector, this increment in the total captures will be interpreted probably in economical terms; but for someone interested in the pressures of the marine environment, the data will have a very different meaning indeed. With this second purpose the series was used by the EEA in its publication ‘State and pressures of the marine and coastal Mediterranean environment’ (EEA & UNEP, 1999). How can the same series have different meanings for different viewers? Obviously, the process of interpretation varies in each case. Most of the times this is a implicit requirement for the viewer in order to understand the implicit message in the use of a statistical series as an indicator with a specific meaning in an specific context. What the viewer probably does is to observe whether the trend increase or decrease in the period of time of reference, to evaluate how significant this change is (and this would need an expert judgment in order to know how significant an increase of 17% is) and, finally, to link the observed trend with the implicit message of the indicator. The first two processes will probably be the same for any viewer (both for the one interested in the evolution of the fishing sector and for the one interested in the environmental pressures on the marine environment); however, the meaning of the observed trend will vary from case to case.

Of course, there is not guarantee every viewer will process mentally the observed data trend applying just the same criteria. Different expertise, different criteria linking data with policy issues and even a different understanding of the process of interpreting statistical data as indicators will influence the mental process each viewer will develop. The formalization of this process, ensuring homogeneity in the process of turning data trends in SD trends is advisable, making easier and more effective the understanding of the messages associated to each indicator. However, a greater transparency in the process is needed when the interpretation of data trends is made explicit in order to make clear to the viewer the criteria used and the concept (of sustainability, environmental pressure or whatever) assumed in the process. Good examples can be seen in different EEA and EC publications (Wolff, 2005; EEA, 2005a & EEA 2005b).

Being the transformation of data trends in environmental or SD trends a subjective, qualitative process, it is assumed a reduced scale of possible values is more than reasonable. For instance,


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the ‘smiling faces’ icons used by the EEA have three different values, as well as those used by Eurostat in its recent publication on SDI (Wolff, 2005). INSURE has developed a process of formalization in three steps, which implies answering three consecutive questions to obtain up to five different possible values:

i. does the observed trend increase or decrease in the period of reference?: increase is given a ‘+’ and decrease is given a ‘−’;

ii. how strong the observed change is?: values varying from ‘2’ meaning an intense change, ‘1’ meaning a moderate change and ‘0’ meaning not change or not significant change is observed;

iii. is the observed change positive or negative in terms of SD policy priorities and targets?: again a ‘+’ is used for trends strengthening progress towards SD objectives and a ‘−’ is for trends weakening this progress and some correction factors could be used to correct the ‘intensity of change’ factor depending on the distance to policy targets.

This results in 5 categories of possible values: +2, +1, 0, −1 and −2. To see how this apply we can use a simple example. If ‘transport growth’ has been identified as a SD policy priority (EC, 2005), a good indicator could be the evolution of the ‘passenger-km by air’. TERM 2002 report (EEA, 2005), quoting data from UNECE and Eurostat, estimates the increasing of share corresponding to aviation from 2% to 3.1% in the period from 1991 to 1999, which is considered a meaningful change (very positive for airplane companies), quite the opposite to the EU policies promoting another modes of transport, in particular rail. So observed data trends mean, in this context, a very negative SD trend that can be expressed as −2 in the above scale. This SD trend value is obtained as follows: ‘+’ because data trend is increasing; ‘2’ because the observed change is significant; and ‘−’ because this increasing trend is opposite to EU SD objectives, so: (+2) x (−1) = −2.

2.6 Integration of S-mapping sustainability components and relations in the S-indicators

Apart from the valuation of the indicator’s trends, it is something admitted that a mere compilation of trends obtained through indicators is not enough to achieve a comprehensive vision of a SD system: the value of the trend expressed by each indicator is as important as its capacity to influence other elements in the system, as well as the meaning of these influences in terms of sustainability. Incorporating in the S-indicators not only the trends observed but also their relative importance and meaning in the SD system leads to a more consistent and comprehensive reading of the multiple trends observed.

To understand the concept of integration, just think that, in any regional system, every element influences or determines others. Thus, the regional system can be represented as a web, where some nodes are more powerful or influential than others in the dynamics of the system: the intensity of each relation of influence between nodes —its expected capacity to modify the system current status—, its direction —from where to where— and the nature of the relation —



basically if the from node influence is expected to contributes to increase or decrease the to node — may help us to understand the expected role of any element in the regional system and the meaning of every isolated trend —depicted by indicators— in terms of its expected contribution towards sustainability. This is the key concept underlying the integration model developed by INSURE (see Figure 3) and it allows considering, not only if an indicator’s trend is positive or negative itself, but also how and how much it is expected to influence other components of the stated SD policy priorities.

Figure 3: Interpretation of S-mapping relations in terms of influence in the dynamics of the regional system

As it can be observed in figure 3, the relationships between elements describing the regional dynamics can be of different types: some increase the trends associated to the element of the system that they influence, and others decrease them. Furthermore, it can be observed that the influence an element exerts on other elements can have different intensities. This concept is expressed in INSURE as the Intensity of influence and it is defined as the direct expected influence that a certain element in the S-mapping has on the elements directly linked to it.

However, an element does not only affect elements directly linked to it but it can also influence other elements by means of intermediate elements. For instance, if the element A influences B, and B influences C, there is an indirect influence of A on C through B. In consequence, the total influence capacity of A within the system will be the sum of all its influences, both direct and indirect. This idea is developed in INSURE through the concept Relevance of Influence and it expresses the expected gross capacity of each S-indicators component to influence the rest of the


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S-mapping: Social and economy system

Water systemS-mapping: water system

-

Short-term competitiveness(endogenous)

Critical systems disfunctionalities

+

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+ Water demand

Water availability

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Urban sprawl

Intensive irrigated agriculture

-

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Water transfer

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: Intensity of influence(weak, normal, strong)

: Nature of influence (increase, decrease)

: Meaning towards SD (weakening, strengthening)

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S-mapping: Social and economy system

Water systemS-mapping: water system

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Short-term competitiveness(endogenous)

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Urban sprawl

Intensive irrigated agriculture

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elements in the system6. As a result, S-indicators components can be order by the global influence they exert on the system. Figure 4 shows a partial example of the Relevance concept. It can be noted that the element ‘High rate of ageing population’ reaches the higher relevance value, thus being the most influent element in this particular example.

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high rate of ageing population 5,6757 1 0 0 0,01 0,01 0 0,13

disincentive to move to Limburg 0,2 1 0 0,01 0 0 0,07

government programmes 4,9049 0,01 0,01 1 0,03 0,08 0,06 0,01 0,07

high rate of unemployment 5,1386 0,06 0,1 1 0 0 0,03 0,03

lack of diversification and vitality of economy 0,1 0,17 0,4 1,01 0,75 0,11 0,05

lack of employment opportunities 5,3848 0,07 0,15 0 0 1 0,12 0,03

lack of social cohesion 0 0 0 0,01 0,01 1 0

Low innovation rate 4,4292 0,01 0,02 0,04 0,1 0,07 0,01 1

ELEMENTS EXPLAINED

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disincentive to move to Limburg 1,0426 -0,2 1 -0 0,01 0 0 0,07

government programmes 0,9177 0,01 -0 1 0,03 -0,1 -0,1 -0 -0,1

high rate of unemployment -0,449 -0,1 0,1 -1 0 0 0,03 0,03

lack of diversification and vitality of economy 2,2117 -0,1 0,17 -0,4 1,01 0,75 0,11 0,05

lack of employment opportunities 1,5971 -0,1 0,15 -0 0 1 0,12 0,03

lack of social cohesion 0,9038 -0 0 -0 0,01 0,01 1 0

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ELEMENTS EXPLAINED

ELEMENTS EXPLAINING

Figure 4: Partial views of Relevance and Meaning matrixes showing the influence of some regional components on other components and their total influence on the regional system7

But the influence of any component over the regional system may be expressed not only in terms of its capacity to cause changes in the regional system, but also in terms of what these changes mean for the SD objectives. To understand this idea, think that an increase in one element which strengthens sustainability could be made at the expense of negatively affecting other elements trends which could also strengthen sustainability. Consequently, a trend that could initially be favorably valued in terms of sustainability objectives, may not be so favorable when the trend is analyzed in the framework of all the elements integrating the S-indicator. This idea is incorporated in INSURE through the Meaning of influence concept, which aims to express that every change of an element’s trend may cause changes in other elements, which could have different meaning in terms of sustainability. In consequence, Meaning of influence considers the expected net contribution that an element has over the regional system in terms of its progress towards SD objectives.

The importance of the Meaning of influence concept is essential to improve the understanding of indicator’s trends in a specific regional context (see Figure 4). Thus, along with isolated interpretations of each tendency, the system’s interpretation in terms of sustainability is based also in the likely capacity of such a trend to influence positively or negatively the behavior of the system, this way affecting its sustainability. To understand the logic of this modification, imagine that the indicator ‘Elimination and treatment of solid urban waste’ was initially given a relatively good state. Nevertheless, the systemic valuation of this indicator reveals that such a relatively good state is, on the other hand, generating some pollutants and affecting human health. The systemic approach allows interpreting this initial indicator value trough assessment



of its “collateral” effects. Thus, if the initial value for this trend was +1 according to the scale explained in section , it would be logic to qualify that trend as SD trend and give it a lower value, whose magnitude will depend on the degree of expected positive and negative affection produced in the other elements of the system8. To intensify this idea, the colored code with smiling and sad faces is also helpful. For instance, imagine that a certain indicator’s trend was initially valued as +2 (very smiling face), so it had a bright green color. However, if the influence that trend has on other components is negative, bright green color may be modified to a pale green (smiling face), yellow (indifferent) or exceptionally even orange (sad), depending on the magnitude of the influence exerted in the system’s sustainability.

Here again, it is important to remark that the characterization of identified relations among elements in the S-mapping does not imply to develop a new level of knowledge in the region but just a formalization of already existing and implicit knowledge. What INSURE makes is to translate the already existing knowledge of the region into a model of representation that emphasize the underlying dynamics already identified in the regional diagnosis.

2.7 Obtaining SD indices

From the two above headings, we can underline three ideas: (i) the data trends entry into the S-indicators framework as SD trends values (varying from +2 to −2, as explained in 2.5), which means they all use the same unit expressing the progress of each ABA towards identified SD policy priorities; (ii) these SD trend values are subsequently interpreted depending on how they are supposed to affect the regional system and (iii) their relevance in the S-indicators framework adapted according their expected influence intensity in the regional system. So we have a common non dimensional unit expressing SD trends values and we also have a value of relevance for every ABA. With these two components, is easy to define an index.

Indices are aggregated measures that combine most important indicators to describe the performance of an institution, region or economic sector. INSURE obtains indices of progress towards policy priorities objectives at different levels of aggregation, fitting the different levels of the selected hierarchical thematic framework. Supposing a hierarchical framework of three levels (e.g. themes, sub-themes and ABAs), this means that it is possible to obtain an aggregated value for every sub-theme —from the SD trend values obtained for its ABAs—, then aggregate sub-themes indices for every theme and, finally, to obtain an aggregated SD trend value for the whole region aggregating themes values (see Figure 5). Having an index that can be broken down in sub-indices makes easier to identify the expected real contributions of the different SD components in the overall regional progress towards SD policy priorities.

2.8 Improving comparability among regions

The comparability issue is critical when addressing it from a trans-regional or a trans national point of view, as the problems of insufficient data, disparity of calculation methods used and


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different ways of understanding concepts and definitions strongly limits comparison. Generally, data sources provided by countries come from their own statistical sources, so it is usually difficult to assume a complete homogeneity among them.

As it was explained in 2.4, the process of generating an indicator follows two main steps: obtaining a trend —preferable from sound statistical data— and interpreting this trend in the context for which the indicator has been defined. While the focus is often on the first step, INSURE is more interested in the second step: what produces an effect when trying to understand an indicator is the meaning the showed trend has for the viewer in a specific context.

INSURE assumes this criteria in the process of interpretation of indicators trends, since they are interpreted as trends useful for the evaluation of regional response to policy priorities. The questions that INSURE aims to answer are: is the trend showed by an indicator positive or negative according the identified SD policy priorities?; and how much? To provide an answer to these questions is the relevant thing in INSURE, as well as the capacity to provide a regional overview beyond isolated trends, as has already been justified. To do so, and in order to obtain comparable trends in different regions using different indicators, interpretation of trends in INSURE is based on the context the indicator is inserted in.

Apart from being understood in a certain SD context, that means a trend shall also be interpreted according to the regional, national, European or other standards implied in the level of the S-indicators structure chosen. Furthermore, the interpretation of a trend shall also depend on the nature of the S-indicator component, (i.e, there might be indicators whose interpretation requires standards from a different scale than the S-indicators scheme been used—for instance, assessment of the Kyoto commitments, which depend on supra regional objectives) and on the nature of the indicator itself (i.e., the more or less critical role that the trend is having in the regional SD dynamics).

Therefore, an indicator in INSURE is a measure of the response showed by evidences and/or reliable data to specific concerns about sustainability. INSURE assumes this assumption to improve comparability among regions: comparison among trends showed by different regions should be based on the response we obtain for each indicator towards sustainability (the SD trends) and not just on the statistical data used to obtain the indicator.

To obtain such a response, the starting point is to obtain measured variables (indicators) an then to transform them into a new value representing its real meaning in terms of its contribution to regional sustainability, as it was explained in section 2.5. As far as the scale to value indicators is homogeneous for every indicator and for every region, and as far as inputs used in each case guarantee a reasonable homogeneity in the obtained estimations —trends that in each case provide the best and more reliable response to a given question—, comparability should be possible, even if the data sources or even the indicator description are not the same.

In addition, lack of available and appropriate data can be exceptionally overcome in INSURE through well-known and well-founded trends (in case they exist). These allow the user to express



the indicator’s trend in the same way other indicators based in appropriate and complete data, according to the common understanding and scale. This can be considered as a lifebelt for those indicators which are not easily measurable by conventional available statistics or covered by standard data collection processes, such as wetland loss (which cannot be simplified to loss of surface) or governance indicators, but for which a well-founded knowledge on trends are often available from scientific studies or scattered and non homogeneous collected data. Nevertheless, having in mind that trends obtained by this —often less verifiable and reproducible— direct and simplified method are not easily updatable and not so reliable as statistical trends, they should be maintained to a minimum in the system.

3 Final products of the S-indicators

3.1 Representation of results

To be able to comply its function in an effective way, indicator’s systems need to be supported by a communication method able to represent the results obtained in an easy and understandable way. Nevertheless, simplicity must be balanced with the amount of information that feeds the indicator’s system. A method of representation in INSURE should also be able to allow integrating the comparability criteria developed and to represent the different levels of the selected hierarchical framework, as well as to incorporate the concepts of intensity of influence of each element within the system and the meaning of such influence in terms of sustainability.

At present, some commonly accepted practices of representation comply with the requirements here exposed, such as the dashboard representation (http://esl.jrc.it/envind/), which can be easily adapted for the INSURE purposes. In the adapted dashboard model, the intensity of influence of an element is represented through the width of the different parts in the dashboard —being the widest portions the most influential components in the system— and the meaning of the trends in terms of sustainability can be represented through a colored faces code. Colored faces represent the status of the trend (more o less sustainable performance) of every S-indicators component, within the regional sustainability framework (see Figure 5).


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http://esl.jrc.it/envind/


Figure 5: Tentative outline of the INSURE S-indicators

3.2 Production of headline indicators

Not being the main output of the INSURE S-indicators, headline indicators are also produced in INSURE from the relevance and meaning matrixes (see Figure 4). This way, if indicators schemes are not always ease to be defined and estimated, they can simply be replaced by a reduced list of indicators very much linked to key components of sustainability or key SD policy objectives. Headline indicators do not attempt to provide a complete coverage of the SD problems or topics, but just to show several key trends which considered all together, can provide an overall vision of the region in terms of SD.

References

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Eurostat, 1999. Towards environmental pressure indicators for the EU. European Commission.


DS

REGIONAL SD DASHBOARDS-mapping

elements (areas tobe addressed)

Themes

Subthemes

Indicators

0

100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

800.000

1999 2000 2001 2002

0,0

100,0

200,0

300,0

400,0

500,0

83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97

TOTAL Aportaciones Riego Neto Total Neto

0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

+2

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+1

Pos

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0

Fa

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-1

Neg

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Progress towards SD objectives

http://reports.eea.europa.eu/eea_report_2006_3/en


FAO GFCM-PC release 1998 and FAO Fishtat-PC release 1998 (FAO, 1998).

International Institute for Sustainable Development (IISD), http://www.iisd.org/

Wolf, P – Eurostat E5, 2005. The EU SD Strategy: A framework for indicators. UN Division for SD Expert Group Meeting on Indicators of Sustainable Development, p. 3. New York, 13-15 December 2005.

NOTES

1 The recent publication by Eurostat on SD indicators constitutes a good example of a hierarchical theme framework (Eurostat, 2005)

2 Indicators set development is usually “guided by the need to identify a small number of policy−relevant indicators” (Eurostat, op. cit.)

3 TAU Consultora Ambiental, S.L. (Spain), which is the project’s co-ordinator; International Centre for Integrative Studies (ICIS) of the University of Maastricht, the Netherlands; Fondazione Eni Enrico Mattei, Italy; Institute for Prospective Technological Studies (IPTS), Joint Research Centre of the European Commission, Spain; Institute for Economic Policy Research (IWW) of the University of Karlsruhe, Germany; Centre for Urban and Regional Ecology (CURE) of the Victoria University of Manchester, United Kingdom; Middle East Technical University (METU), Turkey; Institute for Structural Policy, Czech Republic; Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research (ISI), Germany.

4 INSURE case study regions are: Limburg in The Netherlands, Lombardy in Italy, Pardubice in Czech Republic and Antalya in Turkey.

5 This mean, different alternative data and/or methods can be suggested as data trends to obtain the same SD trend. This added flexibility implies even different indicators could be used, under certain criteria, in different regions to assess progress towards a same SD policy objective.

6 As a first step, relevance values are determined for each area to be addressed through an iterative matrix calculation. This calculation is based on the Intensity of Influence values and it allows us to quantify the multiplying effects of areas to be addressed on the rest of the system. As a result of this automatic calculation, it is possible to obtain the dimension of the expected influence that every area to be addressed has on the whole system, taking into account both direct and indirect influences on other elements. Then, through aggregation of the relevance values to higher levels in the S-indicators structure, we will be able to get to know the influence capacity of each S-indicator component (from ABAs to sub themes and then themes) in the whole system and, in consequence, the most relevant components at the different levels in the S-indicators structure.

7 In the Meaning matrix, the sign means whether the influence (over a specific component and over the total system) is positive or negative in terms of its contribution to SD policy priorities.

8 To calculate the Meaning of influence values, the method used is the same iterative matrix method used to calculate the for Relevance values. The calculation is also based on the Intensity of Influence values but in this case the calculation also includes:

• The intrinsic sense of the relation between two elements, i. e, how an element evolves when an increase on an element directly linked to it is produced.

• If the influenced element weakens or strengthens sustainability, or what is the same, the intrinsic sustainability meaning that each trend acquires when it becomes the expression of a current priority on desired SD model set in a certain S-indicators structure.


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http://www.iisd.org/

Connectionist techniques to approach sustainability modelling

Marta Domingo*, Núria Agell** and Xavier Parra***

*GREC Group and EPSEVG-UPC. Av. Víctor Balaguer s/n. 08800 Vilanova i la Geltrú, Spain. [email protected]**GREC Group and ESADE-URL. Av. Pedralbes, 60. 08034 Barcelona, Spain. [email protected]***GREC Group and ESAII-UPC. Av. Víctor Balaguer s/n. 08800 Vilanova i la Geltrú, Spain. [email protected] Web page: http://www.upc.edu/web/grec

M. Domingo, N. Agell and X. Parra

Summary

When defining a context of sustainability, capturing the complexity of data and extracting as much information as possible are fundamental challenges. Normally, quantitative and qualitative indicators are defined. While the definition and calculation of the former is direct, the latter are difficult to manage. This document provides tools based on connectionist techniques for managing complex information combining the use of imprecise and qualitative variables. The application of these tools to evaluate non-numerical sustainability indicators is presented. The results obtained in some first approaches are briefly presented to illustrate the connectionist paradigm.

Keywords: sustainability, sustainability modelling, sustainable development valuation, learning, connectionist techniques, citizen’s satisfaction.

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http://www.upc.edu/web/grec


1 Introduction

This paper presents work in the field of Artificial Intelligence applied to sustainability modelling. When defining a context of sustainability, capturing the complexity of data and extracting as much information as possible are fundamental challenges. Normally, quantitative and qualitative indicators are defined. While the definition and calculation of the former is direct, the latter are difficult to manage. Our principal concern is to analyze the interest of applying AI to the sustainability measuring topic. These are adaptations of connectionist techniques which are capable of managing qualitative concepts as well as quantitative data to make progress in modelling complex systems. Specifically, we are exploring forms of Artificial Neural Networks, Fuzzy Systems & Hybrid Connectives, Evolutionary Computation and Kernel Methods.

The definition of indicators is a common approach to monitoring sustainability. This is the case of the European Common Indicators initiative, which is focused on monitoring sustainability at the local level. The European Common Indicators (2006) are a ready-to-use, self-contained set of 10 indicators that help a town or city, interested in the quality of its urban environment, to monitor progress. Our recent work concerns the qualitative indicator ‘Citizen Satisfaction with the Local Community’, which was the first of the set.

Our research group (Ferrer, Català and Angulo, 2002) was commissioned with a descriptive study of this indicator by the town council of Vilanova i la Geltrú (Catalonia, Spain), in which data were collected through a questionnaire focused on citizens. Using a system capable of learning from qualitative data we have explored the possibility of modelling citizens’ satisfaction including some tacit knowledge revealed in the citizens’ answers (Domingo et al., 2004), (Domingo et al., 2005). Our future research aims to improve this kind of model to predict the evolution of citizens’ satisfaction under certain input changes. This would provide local councils with a tool to support decision making.

2 Why a connectionist approach?

The design of algorithms able to automatically gather the relevant information from a set of patterns is one of the primary aims of Artificial Intelligence. In recent years some artificial intelligence techniques have shown to be useful to modelize complex problems. On the one hand, problems in which it is necessary to deal with ambiguous or uncertain information have a proper representation when using connectionist techniques. On the other hand, those that are related to common sense reasoning have a proper representation when using qualitative variables. The main goal is to obtain models that are adaptable to a given application. In the application we are considering both conditions are fulfilled, there is a high implication of ambiguous variables and the use of common sense reasoning is directly involved in the questionnaire variables.

In general, the use of learning and connectionist algorithms permit the adaptation to situations in



which statistical and data mining tools are too rigid.

3 Computational intelligence Techniques

There is a wide variety of methods available for the classification of data, in general, and for analysis in particular. These methods are derived from techniques used in different domains like statistics, clustering, and others. A group of alternative approaches is based on computational intelligence techniques and, among others, include artificial neural networks, fuzzy systems, evolutionary computation and kernel methods.

3.1 Artificial Neural Networks

An artificial neural network (ANN) can be characterized as a computational model with particular properties, such as the ability to learn, to adapt and to generalize. The emergence of the early architectures for neural networks is biologically inspired, and the basic premise of this alternative approach is that such systems perform extraordinarily complex computations in the real world without recourse to explicit quantitative operations and can process complex data in a flexible manner, that is relatively independent of the task defined.

An ANN is an interconnected group of artificial neurons that uses a mathematical or computational model for information processing based on a connectionist approach to computation. In more practical terms neural networks are non-linear statistical data modelling tools that can be used to model complex relationships between inputs and outputs or to find patterns in data.

Typically, a neural network consists of many computational elements or nodes arranged in layers. They are specified by the network architecture, node characteristics and learning algorithms. There are many different types of neural networks, but probably the most well known are the feedforward neural networks. A feedforward neural network consists of a set of nonlinear neurons connected together, in which the information flows only in the forward direction, from inputs through the hidden nodes (if any) and to the outputs (i.e. there are no cycles or loops in the network). Probably, the most widely used feedforward networks are: Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function Networks (RBF).

Figure 1: A Multilayer Perceptron with m inputs, a hidden layer and n outputs


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A Multilayer Perceptron consists of a set of input nodes, an output neural layer, and a number of layers of hidden neural nodes, an example of which can be shown in Figure 1. If the input variables of an MLP take continuous values in [0,1], one layer of artificial neurons builds a discriminative hyperplane in the input space; the second layer organizes these discrimination hyperplanes, so that arbitrarily complex convex separation surfaces can be approximated. A third neural layer would allow the definition of also non convex and disjoint separation surfaces in the input space.

MLPs are universal approximators (Hornik, Stinchcombe and White, 1989) and therefore universal classifiers. This means that if the activation function is the logistic sigmoid, it can be proven that any continuous decision boundary – and therefore any generally smooth mapping – can be approximated arbitrarily close by a two-layer perceptron with a sufficient number of hidden neurons. Thus MLPs provide universal nonlinear discriminant functions.

RBF networks are especially interesting for classification problems since they are universal classifiers (Poggio and Girosi, 1990). RBFs make use of local receptive fields to associate and to establish correspondences between inputs and outputs and have been traditionally associated with a simple architecture of three layers (Broomhead and Lowe, 1988) (see Figure 2). Each layer is fully connected to the following one. The hidden layer is composed of a number of nodes with radial activation functions called radial basis functions. Each of the components of the input vector feeds forward to the basis functions whose outputs are linearly combined with weights into the network output. Each radial function has a local response (opposite to the global response of sigmoid function) since their output only depends on the distance of the input from a centre point.

Figure 2: A Radial basis function network architecture.

Radial functions in the first layer have a special structure that can be represented as follows:

(1)

where Ci is the radial function centre and || · || typically denotes the Euclidean norm. The traditional radial function used with RBF networks is the Gaussian function, which has an

additional parameter such as its width (σ). The function associated to a Gaussian radial basis



function network is defined as:

(2)

where p is the number of basis functions and wi are the synaptic weights of the output layer.

3.2 Fuzzy Systems and Hybrid Connectives

In most real-world scenarios there is always a certain degree of uncertainty in the data, i.e. data will not be completely precise. This uncertainty can be due to the measurement process (e.g. control application) or to the nature of the problem (e.g. questionnaire with closed options for answers). Several approaches to handle information about uncertainty have already been proposed, for example interval arithmetic allows us to deal and compute with intervals rather than crisp numbers, and also numerical analysis offers ways to propagate errors along with the normal computation. However, one of the techniques most used with imprecise concepts are those based on fuzzy logic (Zadeh, 1965). This type of logic enables us to handle uncertainty in a very intuitive and natural manner. In addition to making it possible to formalize imprecise numbers, it also enables us to do arithmetic using such fuzzy numbers. Classical set theory can be extended to handle partial memberships, thus making it possible to express vague human concepts using fuzzy sets and also describe the corresponding inference systems based on fuzzy rules.

The general scheme of a fuzzy system can be seen in Figure 3. Basically, the system is structured in three parts: fuzzification, inference and defuzzification.

Figure 3: Fuzzy system scheme

A classifying technique called LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis) based on hybrid connectives can be used. The LAMDA classifier relies on the generalizing power of Fuzzy Logic and the interpolation capability of logical hybrid connectives. One of its main advantages is the capability to cope simultaneously with numerical and qualitative information. The implementation of these possibilities takes the form of an algorithm developed by Josep Aguilar in collaboration with other authors (Aguado et al., 1999), who have been


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enhancing this original self-learning classifying technique since the eighties. LAMDA can perform either supervised or unsupervised learning, i.e. it can either mimic the classification criteria of a human expert or it can automatically search for logical data segmentations.

The adequacy of an individual to a class, such as a group of citizens who show a similar behaviour is defined as the combination of the attraction of each of the partial descriptors Xi that define the profile X with respect to the corresponding component of xi of the individual x. In LAMDA algorithm it is assumed that a Marginal Adequacy Degree, MAD(xi/Xi) can be evaluated for each descriptor, and they are synthesized by using a hybrid connective. This connective L is defined as a linearly compensated combination of two fuzzy operators (Klir and Yuan, 1995), a t-norm and its dual t-conorm and permits to obtain the Global Adequacy Degree of an individual x to a class or profile X.

(3)

In the above the L is defined by means of a parameter λ that will determine the exigency level of

the classification: L= λ·T+(1-λ)·T*, where T is a t-norm (for example Min) and T* is its dual t-

conorm (for example Max).

3.3 Evolutionary Computation

Evolution in nature provides fascinating mechanisms for adapting living species to their environments. Trying to integrate evolution into algorithmic schemes, propagating the field known as Evolutionary Computation, has been an emerging area of development in artificial intelligence. Probably one of the most well known methodologies in this field is Genetic Algorithms (GA).

Genetic Algorithms have been popularized as universal optimization algorithms based on evolutionary methods (Holland, 1975). GAs belongs to the group of stochastic optimization methodologies. These stochastic methods turn the search of optimal solution towards a zone where one hopes to find solution and allow that the randomness helps to find good parameters. Normally, GAs use a binary parameter encoding resembling the discrete nucleotide coding scheme on cellular chromosomes. Therefore, GA genotypes can be defined as bit-vectors on which point mutations are defined by switching bits with a certain probability. A recombinational operator of crossover models the breaking of two chromosomes during reproduction. Each individual is assigned a fitness value depending on the optimization task to be solved. Selection within the population is performed in a fitness-proportionate way. The more fit an individual, the more likely it is to be chosen for reproduction into the following generation.

There are four main elements in GA: population (group of individuals), genetic operators (source of variation), fitness (reproductive fitness) and selection (survival of the fittest). The evolutionary cycle consists on creating a population (diverse and different machines) and scoring the adjustment or adaptation (fitness) of each individual on a version of the task to develop (e.g.



success on a training set). Afterwards, the individuals are ordered (rating) based on its adaptation and the best adapted survive. Finally, stochastic alteration is applied to complete the following generation (i.e. recombination and mutation).

3.4 Kernel Methods

In the last years, a number of powerful kernel-based learning machines, e.g. Support Vector Machines (SVM), Kernel Fisher Discriminant (KFD) or Kernel Principal Component Analysis (KPCA), have been proposed and showed practical relevance for classification and regression problems.

SVMs are learning systems that use a hypothesis space of linear functions in a high dimensional feature space, trained with a learning algorithm from optimisation theory that implements a learning bias derived from statistical learning theory. This learning strategy introduced by Vapnik (Vapnik, 1995) is a principled and very powerful method that in the few years since its introduction has already outperformed most other systems in a wide variety of applications. SVMs use a technique known as the kernel trick to apply linear classification techniques to non-linear classification problems.

In machine learning, the kernel trick is a method for easily converting a linear classification learning algorithm into a non-linear one, by mapping the original observations into a higher-dimensional non-linear space so that linear classification in the new space is equivalent to non-linear classification in the original space. This is done using Mercer's condition, which states that any positive semi-definite kernel K(x, y) can be expressed as a dot product in a high-dimensional space. More specifically, if the arguments to the kernel are in a measurable space X, and if the kernel is positive semi-definite — i.e.

(4)

for any finite subset {x1, ..., xn} of X and subset {c1, ..., cn} of real numbers — then there exists a function φ(x) whose range is in an inner product space of possibly high dimension, such that

(5)

The kernel trick transforms any algorithm that solely depends on the dot product between two vectors. Wherever a dot product is used, it is replaced with the kernel function. Thus, a linear algorithm can easily be transformed into a non-linear algorithm. This non-linear algorithm is equivalent to the linear algorithm operating in the range space of φ. However, because kernels are used, the φ function is never explicitly computed. This is desirable, because the high-dimensional space may be infinite-dimensional (as is the case when the kernel is a Gaussian).


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4 Problem presentation

In the European context, a definition of sustainability indicators was addressed at the meeting: ‘Towards a Local Sustainability Profile - European Common Indicators’ during the ‘3rd European Conference on Sustainable Cities and Towns’ (9-12 February 2000, Hanover, Germany). At this meeting, local authorities of many European cities agreed to integrate the European Common Indicators into their existing municipal management systems. This initiative is a step towards a new generation of monitoring practices.

The monitoring initiative is designed to support local authorities in their work towards sustainability by measuring movement towards or away from sustainability, and focusing on the extent of change over time and the identification of trends and directions, more than on absolute measures.

A set of environmental sustainability indicators and methodologies for collecting the data for each indicator was developed in conjunction with stakeholders. A final list of 10 integrated indicators was obtained through a process of analysis and elimination of many existing indicators.

The resulting 10 European Common Indicators were:

– Citizen satisfaction with the local community

– Local contribution to global climatic change

– Local mobility and passenger transportation

– Availability of local public open areas and services

– Quality of local ambient air

– Journeys by children to and from school

– Sustainable management of the local authority and local business

– Noise pollution

– Sustainable land use

– Products promoting sustainability

The definition and calculation of some indicators is direct, because they are quantitatively measurable (in terms of CO2 emissions, passenger transport (km/capita), percentage of population with access to green spaces, number of days with good air quality, etc.). Other indicators, such as the ‘degree of satisfaction of citizens with their locality’, involve a qualitative perception of reality and have to be managed differently.

In other words, the economic, social and environmental systems that make up the community are partial issues that may give an idea of the quality of life in that community, which is the central concern of sustainability. However, the satisfaction of citizens with their local community is about more than just numerical accordance of their locality with permitted ratings.



In many works, quantitative indicators are taken into account as a central concern of urban sustainability, while other subjective perceptions of people related to global welfare are not properly dealt with. Here, we concentrate on the management of this subjective information.

5 On going research

5.1 Vilanova i la Geltrú, a case study

Vilanova i la Geltrú (Catalonia, Spain) is a town with over 55.000 inhabitants. In the Hanover meeting (February, 2000), the local authorities of Vilanova, together with many other European cities, took the compromise of integrating the European Common Indicators into the existing municipal management system. The ‘degree of satisfaction of citizens with their locality’ was chosen as the first Common Indicator. A descriptive study on the global subjective indicator ‘citizens’ satisfaction’ in Vilanova i la Geltrú was carried out from December 2001 to November 2002 (Ferrer, Català and Angulo, 2002).

5.2 Framework and involved variables

The methodology proposed to study the ‘citizens’ satisfaction’ indicator was based on a standard questionnaire provided by the European Common Indicators initiative that was composed of 11 questions about several aspects of the urban environment. There were 10 variables involved with the basic urban services (natural resources protection, carefulness of public spaces, employment, cultural and leisure events, health services, education services, public transport, local governance (planning and decision making processes), public safety services, housing). An 11th variable was a more synthetic and subjective issue dealing with the convenience of the city for everyone as a good place to live and work in (see Questionnaire below).

Questionnaire

1. Are you satisfied about the protection of natural resources (urban environment, beach, mountains)?

2. Are you satisfied about the streets, public spaces, façades, pedestrian-only zones?

3. Are you satisfied about the employment opportunities in Vilanova i la Geltrú?

4. Are you satisfied about the level of cultural, sports, and leisure services in Vilanova i la Geltrú?

5. Are you satisfied about the level of public health and social services in Vilanova i la Geltrú?

6. Are you satisfied about the education services in Vilanova i la Geltrú?

7. Are you satisfied about the public transport services in Vilanova i la Geltrú?

8. Are you satisfied about the opportunities for participation in the decision-making processes


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of the town (municipal elections, forums, attention to citizens’ problems, etc.)

9. Are you satisfied about the level of security in Vilanova i la Geltrú?

10. Are you satisfied about accommodation opportunities in Vilanova i la Geltrú (easiness, quality, prices)?

11. Are you satisfied about Vilanova i la Geltrú as a globally good place to live and work in?

The questionnaire provided each question with five possible linguistic labels as answers, expressing a given degree of satisfaction: Don’t know, Very dissatisfied, Rather dissatisfied, Quite satisfied, Very satisfied.

Only minor changes and additions to the questionnaire were allowed to let the council achieve some qualitative subjective information. A 12th question was added to the frame questionnaire, asking for the reasons for satisfaction and dissatisfaction. This was an open question, that is, a direct qualitative answer was allowed in order to collect more detailed answers concerning the best-considered advantages of the town. The questionnaire was administered to a sample of 1000 citizens from Vilanova i la Geltrú, and a classical statistical study was performed.

There were two reasons that motivated us to go further. First, the indicator ‘degree of satisfaction of citizens with their locality’ has a strong qualitative nature. Second, the fact that the percentage of citizens who were quite satisfied or very satisfied with the town as a good place to live and work in (variable 11) was perceptibly higher than the percentage of quite satisfied or very satisfied persons in the partial questions (variables 1 to 10). This would suggest that part of the subjective information was missed out within the classical approach.

5.3 Results

Our research on the adaptation and application of a connectionist approach to the analysis of non-numerical sustainability indicators is a work in progress. Here, we briefly describe some experiments on this.

An automatic classifier algorithm called LAMDA (Logical Association for Multivariate Data Analysis) (Aguado, 1998) was applied to the analysis of a database dealing with the first indicator ‘degree of satisfaction of citizens with their locality’ (Domingo et al., 2004). Through a supervised learning process our objective was to identify and distinguish citizen profiles according to the satisfaction with the city they were living in.

Thus, urban management policies could be directed to improve the aspects that are more important to satisfy a given profile of citizen.

Moreover, we considered that it was possible to improve the initial learning process, taking advantage of the whole amount of pure qualitative information about the reasons of citizens’ satisfaction and dissatisfaction collected in the open answer of the 12th question. Nevertheless, the collection and treatment of this kind of answers require considerable effort.



In a fist step, we defined different citizens’ profiles. Each individual being classified was assigned to one of these classes according to his answer to the synthetic variable (question 11).

In the next step, the learning LAMDA algorithm was used to learn the citizen profiles from the data concerning the variables 1 to 11.

Finally, the whole process was repeated but adding a new pure qualitative variable and the results were compared.

Three tests were conducted, the first with quantitative treatment of the first 10 variables, the second with a qualitative treatment and the last one with the addition of the qualitative variable obtained from the open answers. Taking as citizens’ profiles the four natural classes: very unsatisfied, rather unsatisfied, quite satisfied and very satisfied, the best degrees of correctly classified individuals were only of 53.3 % for quantitative processing, 56.6 % for qualitative treatment and 60 % by incorporating the open answer qualitative information.

A second experiment tried to make classes easier to separate, and consequently their number was reduced to the minimum: satisfied and unsatisfied citizens. Again, the three tests were conducted and the results turn out to be really good this time. Now the global best degrees of correctly classified individuals were of 80 % for quantitative processing, 73.3 % for qualitative treatment and 83.3 % by incorporating the open answer qualitative information.

MinMax, FrankClassified as

Satisfied

Classified as

UnsatisfiedReally Satisfied 73.3% 26.7%Really Unsatisfied 6.7 % 93.3 %

Table 1 : Best results with two classes

This means that, from the town council point of view, we can tell that an unsatisfied citizen really is dissatisfied with a 93.3% of accuracy; meanwhile we will success in a 73.3% of the satisfied citizens. Thus, if the Town Council addresses policies to improve satisfaction, only a 6.7 % of unsatisfied people will be unattended.

A more recent experiment on supervised learning has involved the use of RBF neural networks (Domingo et al., 2005). This allows a view of the changes in citizens’ satisfaction, analyzing the system’s sensibility with respect to variations in input variables. Then, town hall managers would be able to define cost-effective policies in specific directions.

The experiment followed the same steps as the LAMDA experiment. That is, to study and analyze the effect that the use of qualitative information has over RBF performance, two different kinds of training were conducted. Initial training (referred to as quantitative training) only considered the first 10 variables. Second training (qualitative training) adds to the first 10


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variables the qualitative variable obtained from the open answers. Moreover, the database was partitioned into six qualitative classes according to the reasons of satisfaction expressed by the citizens’ in the survey: Ambient, Aesthetic, Coast & Sea, Nature, Quality of life and Services.

In both training processes, networks learnt on the training set and were tested on the validation set. The results were used to adjust the radial function width (r). To perform this adjustment of the radial width, a total of 4000 simulations were done for each class. Once the radial width was determined, networks were trained on training and validation into six portions, corresponding to the six qualitative sets while the test set is used to assess the generalization ability of the final solution.

Results showed that classification accuracy for the qualitative training (84,4%) was better than for the quantitative training (46.95%). Since the only difference was the use of the qualitative open answers, it seemed to confirm the quality and relevance of this information. Therefore, the use of qualitative values during training and test process not only does not carry a lost of information, but leads to better results, due to the fact that it implies working with the appropriate level of precision.

6 Conclusions and future research

The present work aims at motivating, defining and analyzing the use of different learning algorithms (Artificial Neural Networks, Fuzzy Systems & Hybrid Connectives, Evolutionary Computation and Kernel Methods) in modeling complex systems such as sustainability measuring systems.

Although this paper has focused on a specific indicator of sustainability (Citizen’s satisfaction), the methodological aspects considered can be used in a more complex situation.

With regard to open problems and future work, the following comments can be made:

• To define new criteria for representing the information given in input variables

• To compare the results obtained by considering different approaches.

• To apply the given method in multi-classification problems.

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http://europa.eu.int/comm/environment/urban/common_indicators.htm

The Index of Sustainable Economic Welfare revisited for Poland in transition.

Robert Prochowicz and Jerzy Sleszynski

Warsaw University, Faculty of Economic SciencesWarsaw Ecological Economics Center44/50 Dluga St., 00-241 Warsaw, [email protected]

R. Prochowicz.and J. Sleszynski

Summary

In the paper, the Index of Sustainable Economic Welfare (ISEW) for Poland was calculated. The research covers the time period between 1990 and 2003. The lowest values of ISEW were observed in 1990, when Poland still experienced the economic crisis. Up to 1992, we can observe a dynamic growth then slowing down and progressing again in succeeding years, which eventually shows back a new and more moderate tendency started in 2000. It seems, that the stagnation effect in ISEW can be attributed, in order of potential, to categories like: losses caused by commuting and road accidents, long-term environmental damage, expenditures on consumer durables, losses due to ozone layer depletion, change in net international position, depletion of non-renewable resources. Moreover, growing welfare inequalities penalize the value of ISEW in recent years much more significantly than before.

Keywords: sustainable development, sustainability, welfare, indicators, Poland

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1 Methodology applied

The index for Poland was calculated on the basis of information on hitherto calculations of the Index of Sustainable Economic Welfare (ISEW) for other countries, particularly for the United States of America (Daly, Cobb, 1989), Scotland (Moffatt, Wilson, 1994), Sweden (Jackson, Stymne, 1996) and Austria (Stockhammer et al., 1997]. The structure of data presentation proposed by the authors of the first ISEW calculus, i.e. Daly and Cobb, was employed and some of the critics and modifications to methods of calculation introduced by followers were taken into account.

ISEW has been developed out of the concern that Gross Domestic Product (GDP) is not an adequate indicator for either current welfare or the achievement of sustainability defined as the capacity to provide non-declining future welfare. The main critiques have been that GDP is misleading because it does not take the value of household labour, the welfare effects of income inequality, and the welfare loss due to environmental degradation into account. Additionally, GDP considers “defensive expenditures” (to large extent costs of recovery and restitution of original environmental quality, state of health, etc.) wrongly as contributions to welfare.

The idea of ISEW was supposed to provide a remedy for these shortcomings in order to provide a more reliable monetary indicator of welfare and sustainability. The authors of ISEW wanted to compromise economic, environmental and social aspects of sustainable welfare. The environmental part exists in the index represented by the costs associated with the present pollution and long-term environmental damage. The most obvious economic components of ISEW are consumption and capital growth. Distribution of income has been adopted as the direct representation of a social aspect of welfare.

There is a lot of positive opinions and statements on ISEW, Genuine Progress Indicator (GPI) and related indexes. They demonstrate that these alternatives to GDP are theoretically sound but, in order to be broadly accepted, require the continuous development of more robust valuation methods (Lawn, 2003). And all this because values of some items are still likely to be, at best, distant approximations of their correct value. Moreover, there is also a genuine need for a standardized set of items and valuation techniques to allow for a more meaningful welfare comparison of different nations.

On the other hand, there are also researchers who agree that ISEW is not perfect in too many aspects. One of the most damaging critiques on ISEW (Neumayer, 1999) suggests that ISEW lacks firm theoretical foundations of economic character. The weakest elements are: arbitrarily assessed and accumulated costs of long-term environmental damage, arbitrarily defined scope and interpretation of defensive expenditures, simplified assumption that a more equal society is more apt to secure non-declining future welfare. Some elements like net profits from education or technical advances are not considered at all.

It may be critically concluded that with different assumptions about weighting of income



distribution, the corrections for the depletion of non-renewable resources and long-term environmental damage, and the inclusion of the positive effects of human capital formation and technical progress, one will get a different picture of a society’s welfare and achievement of sustainability. However, in our opinion, it is an argument to look for a reasonable improvement in ISEW and other similar indicators instead of saying that macroeconomic, single-number sustainability indicators are useless.

All Polish ISEW estimates, which were officially published, accepted the same original and basic assumptions (Daly, Cobb, 1989). From the very beginning we agreed to modify slightly the original concept after the most reliable British, Swedish and Austrian studies (Moffatt, Wilson, 1994; Jackson, Stymne, 1996; Stockhammer et al., 1997). The most important improvement in domestic valuation was the data source for air and water pollution costs assessment. For the first time, they were assessed based on environmental protection expenditures while presently they are calculated taking into account real pollution data combined with an estimated average monetary cost per unit of each pollution in question.

In this study, the most significant modification when compared to the original ISEW is the method of weighting of ISEW. Weighting by the inequality coefficient has been applied to the entire value of the index after Austrians (Stockhammer et al., 1997) and not to the individual consumption only as Daly and Cobb (1989) did. It has been argued that in a society with a significant income distribution inequalities not only individual income but also other categories which are important for welfare and sustainability are strongly influenced by inequality consequences. In this context inequality coefficient works as a penalty to the total value of ISEW.

Finally, elaborating collected external and earlier Polish experiences (Sleszynski, 2000; Gil, Sleszynski, 2003; Prochowicz, 2003), the following assumptions were adopted in this study:

• Respective components of the sustainable economic welfare index were calculated for the represented time period in current prices, and then reflected in constant prices in a configuration of columns corresponding to them traditionally as in Daly’s and Cobb’s work.

• It was pretended to present the components of the index in a form of streams, and where possible, to apply the same method to calculations of subtracted categories, adequately to requirements toward an ISEW formulated and calculated by the authors of an Austrian paper.

• The following categories and traditionally corresponding columns were included (in brackets there are positive or negative signs reflecting influence of a given category on welfare):

Column A Year;

Column B (+) Consumer expenditures (personal consumption);

Column C (+) Services from domestic labor;

Column D (+) Services from consumer durables;


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Column E (+) Services from streets and highways;

Column F (+) Public health and education expenditures;

Column G (-) Consumer durables expenditures;

Column H (-) Defensive private expenditures on education and health;

Column I (-) Cost of commuting;

Column J (-) Cost of automobile accidents;

Column K (-) Cost of water pollution;

Column L (-) Cost of air pollution;

Column M (-) Cost of noise pollution;

Column N (-) Loss of wetland;

Column O (-) Loss of farmland;

Column P (-) Depletion of non-renewable resources;

Column Q (-) Cost of long-term environmental damage;

Column R (-) Cost of ozone layer depletion;

Column S (+/-) Net capital growth;

Column T (+/-) Net change in international position;

Column U (+/-) Distributional inequality.

• Selection of ISEW categories presented above does not introduce any new components of

the index. Categories for computations were chosen from the list of categories introduced in previous studies with regard to their importance for the welfare level in reality of Polish economy.

• Taking into account the comments on the ISEW studies for Austria, a distribution of

income inequality (as weighting the original consumption value) was not applied exclusively to the consumption expenditures only but to the total ISEW value.

• Analogously to the authors of ISEW for Sweden, private costs of environmental protection and costs of urbanization were not taken into consideration, because so far they seemed to have a minor impact on welfare in a sense in which they were included in calculations of ISEW for the USA, England, and Austria.

• Whenever a need for gathering some missing data necessary to construct the complete time series occurred, the interpolation and linear extrapolation was used.

• Values of all ISEW categories were calculated in new Polish Zloty (PLN) in constant 1992



prices. The selection of this particular reference year due to some earlier ISEW calculations for Poland. To convert values expressed in current prices into constant prices a deflator has been used constructed on the basis of the GDP price index for the years 1990-2003.

• The research covers the time period between 1990 and 2003. The choice of this particular period was determined by availability of reasonably homogenous and fairly complete data. It has to be clearly indicated, however, that this transition period was typified by a considerable variability of the conditions of economic development, what additionally complicates the analysis of the processes of growth or falls of welfare. Original ISEW was built up with the intention to analyze the long-term trends in a stabilized market economy.

Before the studied period 1990-2003, the epochal and unique events took place in Poland: crisis of the 1980s, transition from centrally planned economy to free-market-based economy accompanied by a decrease in production of majority of enterprises on the turn of the 1980s and 1990s, and, beginning in 1992, an economic growth reflected in an increase of gross domestic product in constant prices. The present situation depends upon those facts. Moreover, it is hardly possible to draw the conclusions related to both periods – before and after deep transitions of the system.

2 Index of Sustainable Economic Welfare – estimates for Poland

The sustainable economic welfare index (ISEW) was computed by adding values of categories that increase welfare and subtracting values of categories that decrease welfare, and - depending on a sign, by adding or subtracting values of categories that alter the welfare by net value (Table 1). In this way a result was reached – an unweighted ISEW. In order to receive original ISEW, results for each year were adjusted (weighted) by distributional inequality index (DII).

Growing stratification in welfare of the society in the 90s is clearly reflected on the graph (Figure 1). Different course of ISEW curve results from a change in personal income stratification compared in relation to its position in 2003. This trend, initiated after 1992, resulted in a growing gap between ISEW and weighted ISEW, especially in the period 2000-2003. An effect obtained in result of weighting ISEW by a welfare inequality index indicates a need to restrain from the optimism that accompanies the observations of growing various economic indicators which do not take into account an individual welfare of citizens.

When considering sensitivity to changes in individual welfare, per capita indexes gain a special importance. Figure 2 shows ISEW per capita curve in the analyzed period. Comparing it with ISEW trend one can notice how the adjustment for population growth contributes to a decline in dynamics of the welfare curve.

Figure 2 presents also ISEW per capita together with GDP per capita in 1990-2003. Comparing ISEW with GDP trend one can notice that despite introduction of a factor that adjusts for population growth into both indexes, they still show a clear divergence in dynamics. In years when a growth of GDP per capita can be observed, ISEW per capita usually grows less


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significantly. Whenever ISEW per capita grows, GDP per capita remains stable.

Source: Prochowicz, Sleszynski, 2005

Figure 1. ISEW and impact of distributional inequality index (DII) on ISEW


Figure 2. Comparison of GDP and ISEW trends


ISEW for Poland (1990-2003)

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1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Year

PLN

mill

ion

(199

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ices

)

ISEW weighted by DII (PLN million -1992 prices)

ISEW (PLN million - 1992 prices)

GDP per capita and ISEW per capita (1990-2003)

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1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Year

PLN

mill

ion

(199

2 pr

ices

)

GDP per capita (PLN - 1992 prices)

ISEW per capita (PLN - 1992 prices)


Only in 2000-2003 both indexes run in a more parallel way. It seems, thus, that these four years were the only in the last decade when a dynamics of measured welfare was accompanied by a similar dynamics of the economy. GDP growth in 1990-2003 can not be, thus, considered as surely sustainable as far as we accept a definition of the sustainable welfare in the way it was explained in the seminal book of Daly and Cobb (1989).

Sustainable economic welfare calculated in accordance with the previously described method shows a clear upward tendency after the transformations of the system in 1990-1992. In 1997-2000 ISEW begins to increase dynamically again. The index grows rather slowly in the remaining years of the analyzed period. Analytical research needs to address the question which categories participated in the upward and downward tendencies of the index.


Figure 3. Categories most significant for the growth of ISEW

The most extensive component of ISEW is individual consumption (B) which is primarily responsible for the shape of the index curve (Figure 3). Characteristic points in consumption are simultaneously reflected in the shape of the ISEW curve. Services from domestic labor (C) is the second factor determining the value of ISEW. Public expenditures on health and education (F)


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1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

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f P

LN

S - Net capital grow th

F - Public health and educationexpenditures

C - Services from domestic labor

B - Consumer expenditures(personal consumption)


and net capital growth (S) – but positive only after 1998 (!), can be considered as two next categories which values supported the positive result of ISEW, especially in recent years.

The remaining positive elements of total ISEW like services from streets and highways (S) and services from consumer durables (D) are of rather small and stable volume between 1990 and 2005. However, since 1996, net change in international position of Poland (T) contributes to ISEW with a negative value what was observed also before 1993 and should be an alarming signal for the trade and foreign investment policy.


Figure 4. Categories less significant for the growth of ISEW

The categories that most negatively influence welfare have certainly contributed with their potential volume to it (Figures 5). In particular, those that included cost of commuting (I), cumulated long-term environmental damage” (Q), consumer expenditures on durable goods (G), cost caused by ozone layer depletion (R), cost of air pollution (L), and depletion of non-renewable resources (P). Exactly, two first categories contributed most substantially to the total value of ISEW while next four remained on the lower level and stable in the entire period.


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1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

mill

ion

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f P

LN

E - Services from streets andhighw ays

T - Net change in internationalposition

D - Services from consumerdurables



Figure 5. Categories most significant for the decline of ISEW

The dynamics of categories with much less potential to influence negatively the value of ISEW is very much differentiated (Figure 6). Defensive private expenditures on health and education (H) grow very quickly all the time while cost of automobile accidents (J) slowed down after rapid growth until 1998. The remaining categories which are negative in the summation do not diminish much the value of ISEW.

Categories like net capital growth (S) and change in net international position (column T) turned out to be somehow special. These categories as being positive in some years and negative in others contributed to significant irregularities of ISEW value. Strong fluctuations are result of deep and structural changes, so called shock therapy, in the domestic economic system. In particular, only the beginning of 90s was the period when the capital declined. On the other hand, international position of Poland before 1993 and especially in the period 1996-2003 contributed to ISEW in a very negative way.


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L - Cost of air pollution

R - Cost of ozone layer depletion

G - Consumer durables expenditures

Q - Cost of long-term environmental damage

I - Cost of commuting

P - Depletion of non-renew able resources



Figure 6. Categories less significant for the decline of ISEW

3 Conclusions

On the basis of a method employed by the authors of ISEW, and taking into account some selected modifications done in latter ISEW calculations for other countries, in this paper ISEW for Poland for years 1990-2003 has been assessed. Formation of the sustainable economic welfare in Poland is reflected in changes of index values in the analyzed period and in a shape of its curve. In particular, ISEW per capita weighted by distributional inequality index, indicates the sustainable welfare that incorporates welfare disparities in the society and population growth.

In result, it turned out that ISEW for Poland in 1990-2003 indicated a certain degree of volatility. The lowest values of ISEW were observed in 1990, when Poland still experienced the economic crisis. Up to 1992, we can observe a dynamic growth then slowing down and progressing again in years succeeding 1997, which eventually shows back a new and more moderate tendency started in 2000.

It seems, from the data analysis, that the stagnation effect in ISEW can be attributed, in order of


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mill

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f P

LN

O - Loss of farmland

M - Cost of noise pollution

K - Cost of w ater pollution

J - Cost of automobile accidents

H - Defensive private expenditures on education and health


potential, to categories like: losses caused by commuting and road accidents, long-term environmental damage, expenditures on consumer durables, losses due to ozone layer depletion, change in net international position, depletion of non-renewable resources. Moreover, growing welfare inequalities penalize the value of ISEW in recent years much more significantly than before. When comparing ISEW per capita for Poland with GDP per capita for Poland in the analyzed period, an interesting interdependence can be observed. For the most years of the period, both indexes showed a slightly contradictory tendencies of growth and stagnation. Dynamic growth of GDP per capita was accompanied by the delicate growth of ISEW per capita and vice versa. Quite a simple conclusion may be drawn that, providing the assumption and the method of calculation of sustainable economic welfare index are correct, the commonly used measure of quality of the economy, i.e. gross domestic product, does not reflect well the economic welfare of citizens in terms of its sustainability.

Dynamics of the index proves the economic development after transformation to tend to be rather sustainable. Its insignificant growth observed in last four years covered by our study suggests to analyze more carefully a direction in which the economy of Poland is heading. It is very likely that an increase in GDP accompanied by almost stabilized ISEW is due to adoption of environmentally unfriendly production and consumption patterns. Maintaining the current course of the development in the future might lead to a society with strong income disparities, with more and more expansive consumption resulting from intensive depletion of natural resources, which would impose cost on future generations.

When observing the dynamics of ISEW per capita for Poland and other countries, someone may notice, surprisingly, that Poland does not participate in the overall downward tendency, which in more developed economies begun in the 1970s. This as a computational result of unsolved global problems concentrated around global warming and ozone layer depletion. In general, irregularities in ISEW curve for Poland in comparison with other countries are definitely produced by the short period under consideration (minor weight of GHG cumulative effect) but also by the specific process of political and economic transformation experienced by Poland.

However, in opposition to conclusions drawn typically by those who analyze traditional and positive economic indicators for Poland in 90s, ISEW estimates presented in this study call for a careful revision of some social and economic problems which still seem to be unsustainable in running national economy. A deep analysis of reasons of negative trends discussed above is needed to take control over these trends now and in the future.


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Table 1. Index of Sustainable Economic Welfare 1990-2003 for Poland (PLN million, 1992 prices)



Annex

The Annex lists all ISEW items indicating these which need more careful consideration. Information on all details of ISEW calculation will be available in the published version of this paper. Messages below comment briefly the source of data plus the most recent and the most problematic aspects of estimates for each category under consideration. Next research step will take all these considerations into account.

Column A – Period

The study presents ISEW estimates for years 1990-2003. After 1990, the domestic data were more homogeneous and easier adaptable to the market based methodology. 2003 is the last year with satisfying set of required data.

Column B - Consumer expenditures (personal consumption)

Central Statistical Office (CSO) annual yearbooks, therefore, no problem with the data availability.

Column C - Services from domestic labor

Own monetary estimates based on CSO information on time spent on domestic labor for 1976, 1984, 1996, 2003. In 2005, for the first time, CSO published its own estimate of the value of domestic labor. Unfortunately, the method applied and results are very much different from the general assumptions adopted for the Polish study. A compromising solution has to be found.

Column D - Services from consumer durables

CSO supplies data on total consumer expenditures. Services from durables in the statistical household are estimated very arbitrarily. They are estimated, accordingly to the other available studies, at the level of 20% of estimated durables expenditures. This generalization needs statistical check.

Column E - Services from streets and highways

CSO statistics deal with investment on transport. Numbers for 1994-2003 were estimated based on available statistics on investment. Eventually, when available, direct values of services could be assessed and used instead.

Column F - Public health and education expenditures

CSO guarantee data on expenditures. Arbitrarily, after the authors of ISEW, only 50% of total expenditures contributes to welfare. The second half is just a defensive expenditure.

Column G - Consumer durables expenditures

CSO publishes data on total expenditures and some indices on the share of durables expenditures. For the entire period a 8.5% share has been assumed.

Column H - Defensive private expenditures on education and health

CSO supplies the data allowing for an assessment of total expenditures. A trouble remains the critical decision what is the percentage of them recognized as defensive and, therefore, deducted from the value of ISEW. Hitherto, a share of 50% has been adopted after the authors of ISEW.


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Column I - Cost of commuting

Here own monetary estimates based on CSO information on time lost in commuting in 1976, 1984, 1996, 2003. Numbers for the entire period had to be interpolated. In addition, CSO shifted from net to gross presenting individual income used for cost estimates. This needs a careful adjustment.

Column J - Cost of automobile accidents

CSO supplies data on the registered costs of automobile accidents.

Column K - Cost of water pollution

Cost of water pollution was estimated based on previous studies on ISEW. They need critical analysis because coefficients of mean cost were used instead of marginal cost of pollution. Moreover, all estimates depend upon mean cost calculated per unit of pollution in the 90s.

Column L - Cost of air pollution

Similarly to water, cost of air pollution was estimated based on previous studies on ISEW. Coefficients of mean cost were used instead of marginal cost of pollution. In this case, mean cost per unit of pollution was calculated thanks to more fresh data collected in the late 90s.

Column M - Cost of noise pollution

For 1990-1998 estimates are based on public expenditures on protection against noise and vibration (CSO) while private expenditures are purely imputed. Then official statistics appeared to assess public and individuals’ expenditures. Expenditures are assumed to assess, however imperfectly, the cost of noise pollution.

Column N - Loss of wetland

It was not and is not important in the Polish context. This category does not contribute to the value of ISEW.

Column O - Loss of farmland

Basic data from CSO were available – farmland area converted into non-agricultural use and prices of the land. However, since 2001 statistical yearbook on environmental protection has not published required information in the same format as before. As a result crude extrapolation for 2002-2003 was necessary because of time shortage.

Column P - Depletion of non-renewable resources

Methodology adopted after Austrian team. Monetary value of non-renewable resources depletion equals the annual net value added of the mining sector of the industry. Required data are available.

Column Q - Cost of long-term environmental damage

Emissions of CO2 (CSO) are cumulated starting from 1990. The method of valuation uses the suggestion of the first authors. Total energy consumption was transformed to get the number of consumed oil barrels. Then, the rent coefficient per one barrel was used in the calculation (originally, USD 0.5 per one barrel of consumed oil, in 1972 pieces). However, it makes sense to think over modifications proposed by the critics of ISEW, e.g. Neumayer (1998). It would change the estimates



and interpretation of this column.

Column R - Cost of ozone layer depletion

Collected data on emitted freons (CSO, Ministry of the Environment) were multiplied by the rent assumed in previous international studies (originally, USD 15, in 1972 prices, per one kg of emitted freons).

Column S - Net capital growth

CSO data applied. The data elaboration has been based on the assumption that capital to contribute to the welfare must grow more than the labor itself. Capital growth was the most questionable category on the beginning of 90s when multiple revaluations of domestic capital caused a kind of chaos and limited comparability of old and new statistics.

Column T - Net change in international position

CSO supplies data on current balance of international trade and payments. They need revaluation because the idea is that any tendency towards net borrowing could be classified as unsustainable consumption. Also here we used methodology which was present in several previous studies.

Column U - Distributional inequality

As discussed already in the text, coefficients of growing income inequalities penalize the index. Unfortunately, the Gini index which we use for estimates was not available for 2001-2003. An inevitable extrapolation will be substituted in the near future by calculation based on a real index value.

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Towards integrated long-term scenarios for assessing biodiversity risks.

Joachim H. Spangenberg

UFZ, Helmholtz Centre for Environmental Research, GermanyWorkplace: Vorsterstrasse 97-99, D-51103 Cologne, [email protected]


This work has been supported by the European Commission FP 6 Integrated Project ALARM (Assessing LArge-scale environmental Risks for biodiversity with tested Methods) under grant number GOCE-CT-2003-506675, see www.alarmproject.net

Abstract

From a policy point of view, the rapid loss of biodiversity (how ever measured) constitutes an urgent need to improve the ability to forecast possible changes in biodiversity. Scenario development and modelling are essential tools for studying changes of biodiversity and their impacts in order to provide well-founded policy options. However, so far no comprehensive model has been developed integrating the diverse relevant ecological, economic, individual and societal processes. Instead socio-economic, climate and biodiversity models exhibit a wide range of assumptions concerning population development, economic growth and the resulting pressures on biodiversity. The paper summarises the efforts undertaken in the framework of the ALARM project by an interdisciplinary team of economists, climatologists, land use experts and modellers. It describes the challenges of such a kind of work, bringing together different world views unavoidably inherent to the different fields of investigation.

Keywords: scenario development, econometrics, narratives, shocks, climate change, biodiversity, social impacts, politics.

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1 Introduction

It seems improbable or at least a matter of a distant future that biodiversity will become institutionalised as a policy field in its own right, on at least formally equal footing with fiscal, foreign or agricultural policy. In order to be effective right now, biodiversity protection needs to get out of the preservation policy niche to be effective. Although there is still room for improvement regarding capacity building and education, the key challenge is to integrate biodiversity concerns into the day-to-day working mechanisms of state, business and society. For the safeguarding of biodiversity end-of-the-pipe solutions and compensations like establishing protected areas is simply not enough, as long as the pressures on biodiversity continue unabated.

Consequently, any effective biodiversity protection strategy must be broadly based, addressing production, consumption and administration patterns and attitudes alike, and so must scenarios developed to derive efficient strategies for biodiversity pressure reduction. This requires a paradigm shift – which is the common ground for biodiversity and sustainability policies. However, before promising strategies can be developed and be integrated into the sustainability context, first the relevant pressures have to be identified in order to properly represent them in the scenario narratives and either in the model runs or in their interpretation. Otherwise, the scenarios might be consistent and interesting, but irrelevant (since not permitting relevant conclusions) for biodiversity preservation.

2 Focus on pressures

For effective biodiversity protection policies, pressure reduction must be achieved for all three levels of biodiversity, and thus the relevant pressures have to be identified for each of them (Spangenberg, in press). Combining the three lists results in a biodiversity pressure inventory, permitting to identify those pressures which are mentioned more than once as Very Important Pressures (VIPs) and to address them in constructing the scenarios and deriving policy recommendations. Important analytic instruments for this purpose are “scenarios that describe sustainable and unsustainable developments, including unexpected events, changes, and lines of fracture” (Martens, 2006, p. 40).

Thus the pressure analysis is but a first step towards policy definition, not yet the solution: for the scenarios, the drivers behind the pressures must be identified and used in the modelling for projections into the future and the analysis of unsustainable trends. This permits to derive priorities for strategic policy action. For Europe, the main anthropogenic disturbance factors (i.e. pressures) have been identified for the three levels of biodiversity (EuroStat, 1999; Spangenberg, 1999; UNEP, 2002; EEA, 2004; EEA, 2005).

In total, the Very Important Pressures dominating in a combined inventory are:

• Climate impacts (including hydrological changes);



• Chemicals (pesticides, other persistent organic chemicals, petroleum products,

endogenous disruptors, etc);

• Fragmentation (reduction of biotope size and thus of population numbers);

• Biological pollution (deliberately/unconsciously introduced foreign or modified species);

• Overuse/transformation (exploiting biological resources beyond their regeneration

capacity).

Each of these pressures is mentioned in at least two of the three lists of key pressures, one for each of the three levels of biodiversity. Reducing them is an obvious priority for biodiversity protection policies.

Figure 1: The impact of ecosystem services on human well-being

2.1 Demarcation

The generation of such pressures is neither intentional nor incidental, but the result of ongoing socio-economic processes and policies. In the majority of cases, the negative impact on biodiversity has been detected too late (or not at all), and has been dealt with by suggesting additive measures for biodiversity protection instead of questioning the basic drivers causing


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(Source: MEA, 2005)


these pressures. As opposed to a species-centred perspective, the justification of policy measures rests implicitly or explicitly on the functional attributes of the ecosystem level (“ecosystem services”). Their utility can be aesthetic as much as economic, but the general approach is anthropocentric and focussed on the short to medium term availability of such services, as illustrated in figure 1.

According to the Millennium Ecosystem Assessment MEA definition, they “include provisioning services such as food, water, timber, and fibre; regulating services that affect climate, floods, disease, wastes, and water quality; cultural services that provide recreational, aesthetic, and spiritual benefits; and supporting services such as soil formation, photosynthesis, and nutrient cycling” (Reid, 2002, p. 1-2).

3 Driving forces: the rationale for socio-economic scenarios

The next step of scenario construction is to make sure that the drivers causing the pressures are adequately reflected in the scenario dynamics. Only then it is possible to compare different scenarios regarding their expected impacts on biodiversity, and to derive suitable policy suggestions. For this behalf, scenarios must not only be relevant from a biodiversity perspective, but also from a policy point of view, i.e. addressing relevant problems with effective means. Otherwise they would miss their explicit objective, improving the effectiveness and efficiency of strategy proposals for making the everyday mechanisms of business and politics better compatible with biodiversity concerns. In other words: the scenarios must be formulated in the language of decision makers at the appropriate level.

Political and administrative decisions, including those on biodiversity pressure management, are taken on the local, regional, national or supranational level, and they apply within political borders, not within ecological boundaries. The challenge is then to find strategies on the institutionally adequate scale, informed by bioscience analysis, helping to steer decision making with a sufficient degree of reliability towards effective biodiversity preservation. Other information is helpful to contextualise the message, but the essence must refer to what the decision makers can influence.

A systematic analysis of driving forces would ideally be conducted as a participative process involving administration and civil society. In the course of such a process, a “Pressure-Policy-Matrix” would be established, a tool which has been suggested to cross the governmental policy domains with identified pressures. The cells of the matrix would contain the relevant policies as driving forces; as far as civil society participates, behavioural routines and preferences could be listed on their part (Spangenberg, 2005). Combining driving force analysis with bottom-up and top-down, forecasting and backcasting scenario techniques, decision support can be provided to all relevant levels of decision making, and for all relevant sectors.



3.1 Status quo and challenges

So far no comprehensive model has been developed integrating the diverse relevant ecological, economic, individual and societal processes linking driving forces, pressures and impacts. This is not only due to the overwhelming complexity such a model would have to accommodate, but also to different system characteristics like system boundaries and time scales, and the lack of knowledge regarding their interactions. Probably, no such integrated model is possible, and what could be achieved at best is a group of separate but coupled models. Amongst these, externally set assumptions would be harmonised and the results of one used as input to the others. For instance, while population development could be based on joint assumptions, growth data from an economic model might be used by land use and climate models, which in a next step would interact (emissions from land use and climate impacts, respectively). Their results would in turn influence the economic modelling exercise by inducing the need for adaptation expenditure or by modifying productivities. Obviously, such a process of model harmonisation must be an iterative one, implying the need for time and other resources.

Unfortunately, the state of the art is rather far away from this optimal situation. Instead socio-economic, climate and biodiversity model exhibit a wide range of assumptions concerning population development, economic growth and the resulting pressures on biodiversity. The IPCC’s SRES scenarios do neither include climate protection policies so far, nor their potential effects on economic growth. Consequently, the Millennium Assessment scenarios, which include climate protection policies, expect less and slower climate change than the SRES scenarios (which at the same time are considered rather conservative by other sources). Computable global equilibrium (CGE) models are frequently used for predictions, but they are unable to reflect the structural change which is characteristic to any market economy, in particular in the long run (which may be a rather short term view from a climate research perspective).

Therefore as a first step it is necessary to derive consistent assumptions and scenario interpretations from a comparative analysis of existing models and scenarios from several disciplines. Assessing their overlaps and the possible contradictions between the results of one and the assumptions of other scenarios can help get a better assessment of the relevance of specific scenario results by contextualising them with the outcome of other modelling exercises. Similarities in results can confirm the robustness of the scenarios chosen and that the results are not mere model or data artefacts, but like any sensitivity analysis they can also raise doubt regarding specific outcomes (see e.g. Bockermann et al., 2005). This way, a complementary, cross-disciplinary knowledge base can be developed in order to support effective policy decisions and provide a basis for future modelling exercises on all levels.

4 The ALARM scenarios

Each ALARM scenario consists of a narrative, of which several elements are quantitatively illustrated by different, partly integrated models. The narratives have been drafted by the project team and were discussed for their consistency and plausibility with the external stakeholders


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constituting the ALARM Consultative Forum. Regarding the bioscience relevance, additional discussions were with the ALARM partners (comprising 67 scientific institutes and about 250 scientists).

The three scenarios analysed cover a broad range of social, economic, political and geo-biosphere parameters. The BAMBU (Business As Might Be Usual) scenario is what the IPCC calls a policy driven one, i.e. a scenario extrapolating the expected trends in EU decision making and assessing their sustainability and biodiversity impacts. It includes climate mitigation and adaptation measures and explicit but not radical biodiversity protection policies.

The two others describe different policy orientations discussed by relevant stakeholders in Europe. GRAS (GRowth Applied Strategy) is a liberal, free-trade, globalisation and deregulation scenario. Regarding climate change, its focus is on adaptation rather than mitigation, with some limited measures taken to limit climate change. Provisions for biodiversity protection (and other environmental problems) are also limited and will only be taken when the problem emerges. The scenario policies show no interest in social and institutional sustainability; economic sustainability is interpreted mainly as economic growth.

SEDG (Sustainable European Development Goal) is a backcasting scenario dedicated to integrated environmental, social, institutional and economic sustainability. Methodologically, it is normative, designed to meet specific goals and deriving the necessary policy measures to achieve them. For illustrating the scenarios in a coherent manner with different simulation models, it is necessary to compare and – where necessary – reconcile the model assumptions.

Amongst the SRES scenarios we haven chosen those particularly fitting to the expected climate development under the three ALARM scenarios, namely A1FI for GRAS, as both are growth scenarios based on a neoliberal policy approach. For both BAMBU and SEDG the choice was less obvious, as both include mitigation measures not foreseen under the SRES scenarios. For BAMBU we have chosen SRES A2, as this seems to match the past developments which – although the emissions in the modelling period will be different – determine the climate trend, due to the time lag between emissions and atmospheric warming. For the SEDG scenario, we have chosen the one SRES scenario leading to a stabilisation at 550 ppm, the B1 scenario. As this is not achieved due to mitigation, but economic problems, the SEDG and the SRES B1 worlds are significantly different, but share the same climate trajectory.

In illustrating the narratives, each of these three climate scenarios was discursively combined with a narrative-specific run of a spatially explicit land use model disaggregated to the NUTS 3 level, and with GINFORS, an econometric input-output model. The latter combines economic data with energy and material flows, and calculates domestic economic development, resource consumption, emissions and employment plus the global trade in some forty categories of goods. Although the models used are global ones, the focus of the analysis is Europe, and how changes there affect the world (and vice versa).

Economic development trends cannot be spatially disaggregated to a sub-national level based on



the available data, but for their impacts we have developed rules to spatially differentiate population density, migration, income disparities and income development.

4.1 Preliminary results

The emission trajectories resulting from the econometric model are lower than those assumed in the SRES scenarios. Nonetheless no specific corrective factors for the SRES scenarios can be suggested, as the deviation of the emission paths will lead to changes in climate effects only beyond the scenario perspective: evolving input-output models (unlike Computable Global Equilibrium Models CGE, which however underestimate the structural change occurring in the medium to long run) cannot be usefully run for more than 20 years, so the time horizon is a simulation to 2020 with a projection of some parameters to 2050. However, looking at the SRES narratives, it is obvious that the BAMBU and the SEDG scenarios and the economic and land use model runs used to illustrate them do not describe an A2 or a B1 world, respectively. Developing climate scenarios including adaptation and mitigation, and the socio-economic effects thereof thus should be one priority issue for the future climate research at the IPCC level.

The econometric model does not directly take into account the effects of climate change, but is the basis for assessing the relevance of the potentially affected regions and sectors. The discussion (part of the narrative) confirms the limited economic impacts of climate change in the observation period under the BAMBU scenario. This suits well with other sources expecting between 0 and 3% loss of GDP growth over a 50 years period, i.e. the equivalent of 0 to 8 month growth (for an overview see the Stern Review, 2006). Affected sectors include forestry (in Europe less agriculture), tourism (more structural change than growth impediment) and to some degree the construction sector. The impact on biodiversity is mixed: some drivers continue to increase (e.g. transport), while others become less severe (e.g. agriculture). In the growth scenario, as expected, most drivers become more serious, emissions rise and climate change is accelerated. The income distribution becomes more uneven, and salaries stagnate, but unemployment goes down more rapidly than in the other scenarios (a general decline is the result of demographic trends). The sustainable development scenario SEDG demonstrates that even a radical mitigation policy in Europe will result in nothing more than a delay in global warming of a few years, unless other parts of the world follow suit (most important: the USA and the BRICS countries, Brasil, Russia, India, China, South Africa).

The conclusion for climate policy is that as the impacts e.g. on biodiversity, but also on the living conditions in the South are serious, action must be taken and Europe is well advised to be a frontrunner. However, international cooperation must make sure that other parts of the world follow suit in the post-Kyoto phase, maybe first the Like Minded Countries group of the renewable energy coalition launched in Johannesburg 2002. A second conclusion is that it is in vain to hope that due to cost reasons the market or the business sector would be forced to act on their own behalf; instead dedicated political decisions are needed to set the framework right for climate mitigation. Adaptation will happen rather easily in the business sector, as the speed of


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change in the economic system is so much higher than in the bio-geosphere that it can easily accommodate these changes of the environment. However, in the infrastructure, changes are much slower and political intervention (regulations, incentives) will be needed.

4.2 Beyond extrapolation: shock scenarios

Besides improving scenarios and solidifying their results by comparative analysis, the limits inherent to all these modelling exercises must be assessed. The most important ones result from the gradualism, i.e. the internal dynamics of models based on marginal, linear changes, typical for simulation exercises. To be policy relevant, however, scenarios have to take the effects of non-linear developments into account, in particular if they are singular events with widespread consequences, severe enough to change the development trajectory.

One way to deal with them is to develop a variety of shock scenarios against the backdrop of linear simulation runs, to illustrate how future developments can be different from any extrapolation of past trends.

The real future will most probably include such shocks, although by their very character we cannot predict them, neither which ones will occur nor when this will be the case (nonetheless vulnerabilities can be assessed, and precautionary measures can be taken, reducing a probability which is not quantifiable). Such shocks could include economic crises, reducing the future rate of economic growth as well as the level of economic activity from which the growth is supposed to start, social crises like wars, environmental catastrophes (the 2005 tsunami and hurricanes are just a point in case), technological breakthroughs with positive or negative effects, and other non-predictable events like natural disasters. Thus three additional hazard driven shock scenarios were developed as deviations from the core scenarios (see figure 2), combining a narrative characterised by the deviation from one of the core scenarios by one disturbance event with long-term and large-scale impacts. They could only be partly simulated; partly they were developed as model-supported semi-quantitative narratives. The three shocks include an environmental (THC collapse), an economic (peak oil) and a societal one (pandemia). All these events are possible, plausible, but improbable at any given point of time.



Figure 2: Scenarios and shocks in ALARM

5 Discussion

For the THC collapse, since the warming was of limited economic effect, so is the interim cooling (if it materialises after 2050 – nowadays the shock would be significant, but this is not a plausible scenario).

The quadrupling of the oil price first sounds like a safe receipt for an economic disaster, and so it is (minus a fifth of the GDP) – for less than five years. Then the economic growth (not the GDP) bounces back to the old level (or possibly even more), since due to international trade the money that has flown out of the importing countries comes back in form of product orders. As a result, the economic damage is limited, but since a high bill has to be paid for imports, the social impact is serious, resembling the wave of poverty resulting from the East Asian economic crisis a few years ago. What would be the most plausible policy response? For Europe, most probably a


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(Source: graph by the author)


massive investment in biofuels (they can be on the market within a year, faster than most alternatives, they provide fluid fuel, and the strategy is already in place). The expected result is a massive pressure on agricultural and forest land, leading to significant losses of biodiversity (as a deviation from BAMBU, mainly focussed on domestic biofuel production, the pressure is on the European landscape; as a deviation from GRAS, demand would be covered by massive expansion of ethanol and palm oil from Brasil and South East Asia, with dangerous impacts on the their biodiversity). So what looked like an economic crisis turns out to be a social one, and the policies to mitigate it will most probably create an environmental disaster (even if they may reduce GHG emissions).

The pandemia is either an economic transformation with some sectors loosing and others winning (like health care, pharmaceuticals etc.), with an overall reduction of GDP below 10% and an early rebound, or leads to the total collapse of the economy. The latter would be the case if about 20% of the population would drop off the production process – some dead or on sick leave, but more trying to escape infection by avoiding to all occasions where many people meet, i.e. work places, shopping centres, cultural events – or even the cities as such (as observed in the bird flue epidemic in China).

6 Outlook

According to our experience, with the help of the comparative analysis of different scenarios and the illustration of some of their aspects by different models, and by using shock scenarios extending the range of potentially possible futures taken into account regardless of their probability, the validity of future projections and the range of future options assessed can be significantly enhanced. At the same time, the analysis provides input for future modelling exercises, by creating a shared interdisciplinary knowledge based which can be used in future scenario development.

In the political domain, this allows to develop strategies and test them regarding their robustness in a wide number of possible futures (strategies which prove effective under a variety of different futures can be considered robust and if successful, a good choice for sustainability and biodiversity strategies). Such “safe bet” or “no regret” policies are the first choice in situations of enduring uncertainty (which in policy making is more often the case than not, in particular with respect to long term objectives).

In the scientific domain, such an analysis provides input for future modelling exercises, by creating a shared interdisciplinary knowledge based which can be used in future scenario development. It helps to assess the relevance of feedback loops and the robustness of scenario-based expectations and recommendations.

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http://www.hm-treasury.gov.uk/independent_reviews/stern_review_economics_climate_change/sternreview_index.cfm

Organización y sostenibilidad en un sistema urbano socio-ecológico y complejo.

Alejandro D. Crojethovich Martín* y Alejandro J. Rescia Perazzo**

*SinergyBrains. Paseo de la Infanta Isabel, 19 3C Escalera Derecha, 28014 Madrid, España. http://www.sinergybrains.com e-mail: [email protected]**Departamento Interuniversitario de Ecología, Facultad de Biología, Universidad Complutense de Madrid. C/José Antonio Novais, 2 Ciudad Universitaria 28040 Madrid, España. http://www.ucm.es/info/ecologia/ e-mail: [email protected]

A. Crojethovich y A. Rescia

Resumen

El enfoque tradicional consiste en tratar a la sostenibilidad a partir de la interacción entre tres subsistemas: el social, el económico y el ecológico, con algún grado de dependencia entre ellos, y donde en cada uno se puede definir un tipo especial de sostenibilidad que está relacionada con los objetivos a alcanzar en cada subsistema. Otro punto de vista, es que la sostenibilidad es una medida del mantenimiento de la organización y estructura de un sistema. A pesar de los avances, sin embargo siguen prevaleciendo los enfoques estáticos e individuales sobre los dinámicos y sístemicos. Este trabajo se realiza tomando como ejemplo la integración a nivel sistémico de una ciudad y la sostenibilidad como una propiedad emergente de las interrelaciones entre los distintos aspectos mencionados, aplicados dentro del marco teórico de la ecología urbana.

La metodología desarrollada considera a la ciudad como un sistema complejo, al ambiente en sus múltiples dimensiones (físico, social, económico, cultural, entre otras) y enfoca el análisis de la sostenibilidad a la gestión de los recursos hídricos urbanos. Para ello se ha construido un sistema que permite estudiar las interrelaciones que dan cuenta de la calidad del recurso hídrico (superficial y profundo), sus formas de uso, las condiciones socioeconómicas de los consumidores, las principales actividades productivas de una región y sus consecuencias sobre el estado del recurso (vertidos domiciliarios e industriales), las condiciones de vulnerabilidad y riesgo ambiental, así como los principales procesos ecológicos (contaminación, inundación, entre otros) como producto de dichas interrelaciones.

Descriptores: sostenibilidad urbana, recursos hídricos, sistema complejo, metabolismo urbano.

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http://www.ucm.es/info/ecologia/

http://www.sinergybrains.com/


1 Introducción

El enfoque tradicional al hablar de la sostenibilidad parte de pensar en la interacción entre tres subsistemas: el social, el económico y el ecológico, con algún grado de dependencia entre ellos, y donde en cada uno se puede definir algún tipo especial de sostenibilidad que está relacionada con los objetivos a alcanzar en cada subsistema (Giljum, Hinterberger y Köhn, 2001, p. 363-378). Este enfoque se puede aplicar a diferentes “escenarios”, entre ellos los más importantes son las aproximaciones del concepto que utilizan las empresas (sostenibilidad empresarial), la sostenibilidad de las ciudades, el uso sostenible de los recursos naturales y el desarrollo social sostenible.

Para muchas empresas ser sostenible significa ser ambiental y socialmente responsable. El “Greenwashing” de los informes de sostenibilidad y otros que incluyen aspectos no económicos ha dado lugar a un movimiento empresarial en rapido crecimiento (Figura 1).

Figura 1. Número de informes no economicos emitidos por las empresas, clasificados por el tema del cual trata el informe, desde el año 1992 al 2006. Fuente: www.corporateregister.com



La tendencia va a hacia la utilización de auditorias externas a las empresas que certifiquen que la información contenida en los informes es verdadera, aunque el poblema de fondo no debiera ser tanto que los datos contenidos en los informes sean verdaderos, sino mas bien cuan relevantes son esos datos con respecto a los objetivos finales de mejora medioambiental y desarrollo social.

Un repaso de las distintas concepciones tradicionales sobre la sostenibilidad permite proponer una clasificación básica de dos aproximaciones aplicables al mundo natural:

• La referida al uso de recursos y ciclos materiales,

• La ligada a la resiliencia de los sistemas.

En la primera aproximación al concepto, el centro de atención es puesto en el mantenimiento en el tiempo de los sistemas naturales, como base del desarrollo económico y social (WWF, 1993. Holdren, Daily y Ehrlich, 1995. Azar, Holmberg y Lindgren, 1996). Se dice que el desarrollo debe estar en concordancia con la capacidad de la naturaleza para proveer servicios: la sostenibilidad requiere de una relación equilibrada entre las necesidades humanas, por un lado, y el tamaño limitado y la capacidad finita de recursos de la Tierra, por otro, mientras que el bienestar humano debe buscarse dentro de la capacidad del medio ambiente natural para tolerar, sostener y absorber tal uso, cuyos niveles actuales son excesivos y no sostenibles. Para Bailey (1996) la sostenibilidad asociada a un manejo óptimo de la tierra (usos del suelo), está relacionada con mantener la productividad de los recursos y los procesos ecosistémicos y sus funciones, esto es igual a la capacidad ecosistémica. La producción primaria neta puede ofrecer una base para conocer los limites de la sostenibilidad en uno de sus fundamentales aspectos: el biogeofísico, siendo que más del 40% de la producción primaria neta de todos los ecosistemas terrestres esta siendo usada directa o indirectamente para uso humano (Vitousek et al., 1986).

Por otra parte, la integridad ecosistémica tanto en lo que hace a la solidéz de un sistema natural (Campbell y Heck, 1997), a las funciones de la biosfera (Munasinghe y Shearer, 1995) y a la resiliencia (Lele, 2000) está relacionada con la sostenibilidad ecológica, concepto que supone la propuesta de criterios necesarios para establecer la evaluación de cambios, adaptaciones y límites del sistema ecológico, frente a la presión ejercida por los procesos de desarrollo socioeconómico.

Una visión alternativa de la sostenibilidad es la de considerar que hay que sustentar los procesos sociales y económicos necesarios para el bienestar y el desarrollo, preferentemente urbanos (Mitlin y Satterhwaite, 1994. National Science Foundation, 2000). Se focaliza más el concepto de sostenibilidad sobre los procesos de reproducción social y ecológica, contextualizados en el mantenimiento de las condiciones de vida y el sustento en las ciudades.


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2 Acerca de la sostenibilidad sistémica

El concepto de sostenibilidad aplicado a sistemas ha sido tratado desde diferentes puntos de vista: el mantenimiento del sistema mientras él mismo se encuentra desarrollándose o cambiando su estado de organización (Warren, Allen y Haefner, 1979), energéticamente como un balance entre el desorden de las actividades humanas y la energía solar (Balocco y Grazzini, 2000) o la minimización de la pérdida de exergía (Suganthi y Samuel, 2000). Sin embargo aunque estos puntos de vista puede parecer más sistémicos, sigue habiendo dos problemas:

1. La consideración de la sostenibilidad en forma aislada para diferentes escenarios, por ejemplo para una ciudad o un ecosistema natural.

2. La dificultad de pensar a la sostenibilidad en términos de espacios geográficos, redes y ciclos.

A partir de la definición de un sistema complejo como aquel “formado por un gran número de elementos simples, que interactúan entre sí, capaces de intercambiar información entre ellos y el entorno, y, a su vez, capaces de adaptar su estructura interna como consecuencia de tales interacciones” (Schuschny, 1998) es posible plantearse a la sostenibilidad como una medida del mantenimiento de la organización y estructura de un sistema con múltiples caminos para evolucionar (Whitesides y Ismagilov, 1999). En este marco se puede estudiar tanto la sostenibilidad de los componentes del sistema como las relaciones entre los componentes.

El enfoque planteado aquí es radicalmente diferente al estudiar la sostenibilidad como una propiedad emergente que se transmite en forma metabólica. Los supuestos básicos de este trabajo son los siguientes:

• La sostenibilidad es una propiedad emergente de sistemas complejos.

• La sostenibilidad se transmite a través de redes y cadenas. Aumenta o disminuye en cada paso y se acumula.

• La sostenibilidad es una propiedad que se da en estructuras que pueden tener diferentes niveles de organización, una estructura jerárquica.

Definimos la unidad básica de sostenibilidad (UBS) (Figura 2) como un elemento en un sistema complejo donde se producen tres actividades:

• La “creación” o emergencia de la sostenibilidad, basada en un proceso de decisión que incluye una serie de objetivos y estrategias.

• Su acumulación en la UBS.

• La transferencia de la sostenibilidad a otras UBS.



Figura 2. La unidad básica de sostenibilidad sistémica (UBS), en un ejemplo con tres unidades. La unidad 2 se relaciona a través de flujo de sostenibilidad (S12y S23)con los elementos 1 y 3. IR y RE son fuerzas restrictivas internas y externas que establecen las condiciones limitantes y fuerzas impulsoras (IE, II) hacia la sostenibilidad. La creación de la sostenibilidad en cada UBS (S22) es el resultado de un proceso de decisión interno.

Dichas funciones son posibles porque en cada UBS existen dos componentes, en distintos niveles de una jerarquía. El componente interno en cada UBS: la Intrasostenibilidad, representa sus objetivos particulares y es comunicado al resto de las UBS a través de diversas vías, pudiendose dar el caso de que algunos de los objetivos de una unidad no sean compatibles con los objetivos de otras unidades.

En un nivel jerárquico superior, la sostenibilidad es la resultante de un sistema formado por asociaciones entre UBSs (componente Intersostenibilidad). Aquí se mantienen las diferencias internas de cada unidad, pero sus comunicaciones al exterior tienen un valor agregado superior. De igual forma el sistema formado es sostenible a un nivel superior. La sostenibilidad de cada unidad es promediada por el comportamiento del resto de modo que el sistema está sujeto a retroalimentaciones positivas que pueden hacer que el promedio sea mayor o menor que algunas


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de las unidades.

Distinguimos a priori 4 tipos de UBSs (a un nivel claro está, porque por debajo y encima de este nivel los conjuntos de unidades son diferentes): Ciudades, Empresas, Sociedades y Ecosistemas naturales.

Existe para cada UBS un medioambiente (por ejemplo en el caso de las ciudades hay un ambiente urbano) y redes tróficas donde se metaboliza la sostenibilidad. Esas redes tróficas son de naturaleza multidimensional: economica, fisica, de valores, política. Una parte de un sistema sostenible puede ser a su vez parte de otros sistemas, como los eco-sistemas de Jørgensen (1992) definidos como una entidad con su ambiente.

2.1 La metodología

Hasta ahora hemos echo una revisión crítica del concepto de sostenibilidad y su aplicación a un conjunto de escenarios. Más adelante hemos explicado los fundamentos de la sostenibilidad sistémica. A continuación esa teoria es llevada a la practica con una metodología y herramientas que ha sido desarrolladas por la empresa Sinergybrains (Figura 3).

La metodología empleada puede dividirse en dos etapas:

• La modelización de un sistema complejo basado en una organización estructurada de UBSs en el marco de un análisis interdisciplinario, utilizando un conjunto de herramientas, que varían con cada caso en concreto.

• El analísis particularizado de la sostenibilidad en flujos o cadenas (por ejemplo ciclos de vida de productos), espacios (por ejemplo ciudades y territorios) o de clusters (por ejemplo asociaciones de empresas).

Desarrollaremos a continuación un ejemplo de esta metodología, el análisis de una cuenca hidrográfica urbana como un sistema complejo y analizaremos brevemente sus condiciones de sostenibilidad en el marco teórico de la ecología urbana.



Figura 3. Diagrama de la metodología que permite el análisis de la sostenibilidad sistémica.


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3 El caso de estudio

Este caso consta de dos etapas (Figura 4). En la primera (de la cual trata este trabajo) se analiza el marco conceptual en que se basa el estudio, la ecología urbana y en particular el concepto de sostenibilidad hídrica que resulta importante para los procesos de decisión que puedan generarla. Más adelante se define la unidad (UBS) al cual se aplica el estudio, el sistema y sus subsistemas y que indicadores pueden utilizarse en este caso específico. Por ultimo se describe la segunda etapa, en la cual se utilizan herramientas de análisis espacial para estudiar la emergencia de la sostenibilidad.

Figura 4. El elemento de sostenibilidad en una cuenca hidrográfica.

El área de estudio es la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA), en la República Argentina. Al año 2001 tenía 12.859.895 habitantes en una superficie de 8.114 km2. La RMBA se encuentra limitada físicamente al Norte por el delta del Río de la Plata, al Este principalmente por el Río de la Plata y al Oeste y Sur por tierras agrícolas y ganaderas de la provincia de Buenos Aires. Estas áreas corresponden a sistemas naturales con diversos grados de antropización. Esas áreas interaccionan de diversas formas con la RMBA, proveyéndola de aire, alimentos, energía, y recibiendo los productos de ella, incluidos los residuos domiciliarios e industriales.



La RMBA se encuentra en la porción terminal de varias cuencas que desagüan principalmente en el Río de la Plata. Tres de ellas, las de los ríos Lujan, Reconquista y Matanza-Riachuelo tiene un curso principal definido y único. La cuarta corresponde a pequeños arroyos que se encuentran en el litoral Sur de la región. En esta investigación consideraremos principalmente las tres primeras (Tabla 1).

Tabla 1. Superficie y denominación de las tres principales cuencas de la Región Metropolitana de Buenos Aires, Argentina.

3.1 El proceso de decisíon

Las fuerzas que interaccionan con la UBS no bastan para explicar el comportamiento del mismo. En el interior de cada unidad existe una serie de factores de carácter historico-cultural que filtran las fuerzas impulsoras y restrictivas del entorno externo e interno, o más precisamente transforman dichas fuerzas positiva o negativamente. Ese conjunto de factores, que denominamos el proceso de decisión, es de una naturaleza multidimensional, tanto que intervienen factores locales, económicos, políticos, científicos, entre otros. Nosotros identificamos dos en este trabajo: el marco conceptual de la ecología urbana y la sostenibilidad hídrica.

La ecología urbana tiene entre sus objetivos el análisis de la estructura de las ciudades, de sus flujos de materia y energía (Di Pace y Crojethovich Martín, 2004), las interrelaciones de la ciudad con su entorno y de su sostenibilidad (Di Pace, 2004, p. 25-34), incluyendo el análisis entrópico de los sistemas urbanos (Bettini, 1998, p. 55-76). Sus conceptos más fundamentales son los siguientes:

a) El ambiente urbano, definido como una forma particular de ocupación del espacio por una población, es decir, la aglomeración resultante de una fuerte concentración y de una densidad relativamente elevada, que tendría, como correlato previsible, una diferenciación funcional y social cada vez mayor. El mismo incluye tanto al ambiente natural de la ciudad, esto es los elementos físicos de la naturaleza (relieve, clima, agua, aire, suelo, etc.), al ambiente construido, formado por las estructuras del espacio que son resultantes de la dinámica social sobre el territorio urbano (casas, comercios, rutas, vías férreas, aeropuertos, etc.), y por último incluye a la sociedad que habita en ese conglomerado (con sus características distintivas como: nivel de ingreso, acceso a educación, acceso a los servicios de salud, impacto de la contaminación sobre la salud, etc.). Es especialmente importante considerar al ambiente urbano como la resultante de diversos procesos de interacción entre tales instancias: la natural, la construida y la social


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(Di Pace, Crojethovich Martin y Herrero, 2004, p. 35-66).

b) La ciudad funcionando como un ecosistema, analogamente a como lo hacen los ecosistemas naturales, intercambiando materia y energía, enlazada por cadenas tróficas que definen el metabolismo urbano, en este caso donde una salida importante son los residuos (Di Pace y Crojethovich, 1999).

c) La ciudad analizada como un sistema complejo, de lo cual hablaremos más adelante.

3.2 La sostenibilidad hídrica

El concepto de sostenibilidad no ha sido claramente definido con respecto a los recursos hídricos como a otros recursos (Gleick, 1998). Cuestiones como ¿que es lo que se debe sostener?, ¿por cuanto tiempo?, ¿cuales son los beneficios? y ¿quienes son los beneficiarios? son centrales para tratar el uso sostenible de los recursos hídricos, que incluye planificar las necesidades humanas presentes y futuras y las necesidades ecológicas con el agua que está disponible, y determinar que deseos pueden ser satisfechos dentro de los límites de los recursos.

Gleick et al. (1995) definen la sostenibilidad hídrica como: “el uso del agua que sostiene la capacidad de la sociedad humana para mantenerse y crecer dentro de un futuro indefinido sin comprometer la integridad del ciclo hidrológico o los sistemas ecológicos que dependen de él”. Podemos hacer una primera aproximación al uso sostenible de los recursos hídricos expresando que para que se de ese uso es necesario un abastecimiento de agua en calidad y cantidad adecuadas para satisfacer las necesidades básicas de las generaciones presentes y futuras.

El estado de los recursos hídricos puede ser un emergente privilegiado de la situación ambiental y social en una región (Hunsaker y Levine, 1995. Wear, Turner y Naiman, 1998). De acuerdo con Douglas (1983) “el sistema hídrico urbano es un buen ejemplo de la aplicación de la ecología sistémica a la ciudad”. La cuenca es la unidad territorial en la cual ocurren los procesos e interacciones socio - ecológicas de interés y que pueden ser más determinantes para el estado de los recursos hídricos. De acuerdo con Fernández Cirelli (1998): “las cuencas hidrográficas en las que el recurso hídrico es el elemento unificador, son el factor geográfico de integración y desarrollo. El conocimiento, tanto cuantitativo como cualitativo, del recurso agua se constituye en este contexto, en un elemento fundamental para la planificación regional que, vinculando el hombre y su entorno permite integrar límites políticos - administrativos y recursos económicos y sociales que se encuentran interrelacionados entre si”. Al trabajar con las cuencas se reduce la arbitrariedad en la definición de los límites considerando que un punto de la superficie dentro del sistema se encuentra en una y solo una cuenca.

Para concluir, el proceso de decisión interno para la emergencia de la sostenibilidad en el sistema “cuencas hidrográficas de la RMBA” se basa en la respuesta del sistema a la siguiente pregunta: ¿compromete y en que forma la gestión de los recursos hídricos a la sostenibilidad de la región?



3.3 Las condiciones de contexto externo

Dos reflexiones. Primero, que los ciclos naturales que se pueden incluir como ambiente físico, el clima, el ciclo del agua, el aire, etc. son de una naturaleza (y una complejidad) que se hace imposible precisar que regiones remotas tienen algún tipo de interacción con la región analizada. Llevado a un extremo probablemente áreas muy lejanas participen de alguna forma en determinar las condiciones ambientales de la región. Un caso concreto es que la disponibilidad de agua del Río de la Plata y su calidad depende de procesos que ocurren en la “región” denominada Cuenca del Plata de más de 3, 5 millones de km2. Por ejemplo las actividades mineras en la cuenca alta del río Bermejo en la frontera entre Argentina y Bolivia determinan la presencia de metales pesados en el lecho de delta del Río de la Plata frente a Buenos Aires, a miles de kilómetros de su origen.

Segundo, los sistemas de mercado internacional determinan que exista un transporte de materias primas y productos elaborados de regiones distantes, por ejemplo maderas de Asía, verduras de Europa, a la región. A una escala menor, los minerales que son usados en la RMBA se extraen de áreas distantes de la Argentina y el Mercosur. Lo mismo podríamos decir de las políticas y modelos económicos que influyen sobre la región. Con lo anterior queremos dejar en claro que es necesario acotar lo “exterior pero interactuante” del sistema en estudio. .

Hemos identificado el contexto externo organizado en una serie de niveles. El primer nivel, local, incluye:

• Usos del suelo en la cuenca

• Sistema político municipal y regional

• Estado y dinámica del Río de la Plata y de su delta

• Procesos y políticas de urbanización

• Políticas públicas y privadas de agua a nivel municipal y regional. Privatizaciones.

• Políticas industriales

El segundo nivel, macrorregional, incluye:

− Cambios en los usos del suelo a nivel de macrorregión fuera de las cuencas.

− Sistema político provincial y nacional

− Política nacional de uso del agua

− Política provincial y nacional de vivienda

− Política de industrialización en la región

Es posible definir un tercer nivel que puede incluir los modelos de desarrollo, comercio con el Mercosur e internacional, dinámica y usos del suelo en la Cuenca del Plata. Tanto las relaciones internas entre los niveles como las condiciones de contexto o condiciones en los límites se


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pueden especificar en forma de flujos (de materia, de energía, de créditos, de información, etc.).

3.4 El contexto interno-los subsistemas

Es aquel en el cual se dan los procesos que determinan la intrasostenibilidad. Su análisis sistemático se realiza considerando subsistemas entre los cuales ha sido posible detectar las relaciones más significativas. Siendo que los procesos que intervienen son de carácter socioeconómico-ecológico, resulta adecuado delimitar los subsistemas en función de esa dualidad.

Existe una retroalimentación entre la organización de los subsistemas y la estructura del sistema. Los subsistemas influyen sobre los procesos y estos a su vez pueden condicionar a los subsistemas. Consideraremos tres subsistemas como fundamentales en los procesos que intervienen a nivel de las cuencas hídricas de la región: subsistema humano, productivo y natural. Una configuración similar ha sido utilizada por diferentes autores para aplicar los conceptos de desarrollo sostenible (Allen, 1996. Muschett, 1997) y analizar las relaciones entre sociedad y naturaleza, por lo que su utilización permite a los recursos hídricos y su problemática como ejemplo de estudio en ese sentido.

El subsistema humano incluye la estructura socio poblacional en la región, es decir las condiciones sociales y económicas como ser cantidad de población y su crecimiento, ingreso, población con necesidades básicas insatisfechas, etc. También las partes del sistema hídrico construidas por el hombre como el sistema de captación de agua (redes de servicios, pozos) y el sistema de desagües cloacales.

El subsistema productivo incluye básicamente la estructura industrial desde los puntos de vista de presencia y tipo de establecimientos industriales, demanda de agua y sistemas de desagües de residuos industriales, tipo de residuos emitidos en los procesos industriales y su destino.

El sistema natural incluye las características físicas y naturales de los cursos hídricos en la región, contaminación. En conjunto es lo que podemos denominar la hidrosfera urbana, más algunos elementos de la atmósfera, biosfera y litosfera.

3.5 La unidad de sostenibilidad

El estudio de un sistema complejo lleva a identificar los componentes del sistema: los elementos, los límites del sistema, y sus interrelaciones, tanto internas como externas. De acuerdo con García (1986) al elegirse los límites de un sistema complejo se plantean dos problemas estrechamente relacionados:

1) la definición de los límites en forma tal que reduzca al mínimo posible la arbitrariedad en la partición que se adopte.

2) la forma de tomar en cuenta las interacciones del sistema, así definido, con el “medio externo” o, dicho de otra manera, la influencia de lo que queda “afuera” sobre lo que queda “adentro” del



sistema, y recíprocamente.

Estas definiciones son equivalentes a los contextos interno y externo de la Figura 2. Por lo expresado anteriormente, se ha elegido como unidad de sostenibilidad territorial y límite a la cuenca hidrográfica, en particular a las tres de la región (Figura 5).

Figura 5. Ubicación de los ríos Lujan (superficie de la cuenca: 2940 km2), Reconquista (1574 km2) y Matanza-Riachuelo (2034 km2) en la Región Metropolitana de Buenos Aires, Provincia de Buenos Aires, Argentina.

3.6 Estructura de la UBS

La estructura está determinada por el conjunto de relaciones y no por los subsistemas. Estas relaciones pueden ser de distintos tipos: flujos físicos de materia y energía, relaciones sociales, procesos de desarrollo urbano y productivo, etc. Cada uno de los tipos de relaciones involucra una metodología para su evaluación e indicadores. En nuestra UBS hemos identificado una serie de relaciones, entre ellas:

• Flujos de extracción de agua domiciliarios e industriales, de fuentes superficiales y


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subterráneas.

• Descarga de residuos domiciliarios a fuentes superficiales (Río de la Plata y aguas continentales) y fuentes subterráneas.

• Descarga de residuos industriales a fuentes superficiales (Río de la Plata y aguas continentales) y fuentes subterráneas.

• Flujo de agua entre fuentes: infiltración de agua desde la superficie hacia las napas, escurrimiento superficial y subterráneo hacia cursos continentales y Río de la Plata.

• La vulnerabilidad y habitabilidad como relación entre el estado de los subsistemas humano y natural.

• La competitividad del subsistema productivo y su relación con el subsistema natural.

• La sostenibilidad ecológica del subsistema natural y su relación con los productivos y humanos.

4 Indicadores

Se han elegido una serie de variables que junto con las relaciones mencionadas anteriormente entre los subsistemas permitirán evaluar la sostenibilidad y organización de las cuencas.

o Indicadores de Contaminación.

o Usos del Agua.

o Usos del Suelo.

o Programas Municipales.

o Indicadores económicos.

o Calidad aguas subterráneas.

A continuación daremos algunos ejemplos de aplicaciones de los indicadores. Por ejemplo, en lo que se refiere al uso de las aguas superficiales y subterráneas, una actividad será insostenible si las extracciones superan a las reposiciones, o, si las tasas de extracción por uso superan a las tasas de extracción naturales (evaluando el grado de dominación antrópica sobre un ciclo natural). Algunos indicadores compuestos que se pueden proponer son los siguientes. Para aguas subterráneas un ejemplo de indicador seria el (1):

I1sub = (Kext(d+i+r))/Kesc (1)

Donde Kextd es la tasa de extracción de agua debida a los pozos domiciliarios y comunitarios, Kexti

es la extracción industrial y Kextr es la extracción por actividades agropecuarias. Si I1sub=1 entonces la disrupción del ciclo natural del agua es importante.

Para aguas superficiales un indicador puede ser el (2):



I1sup = Kextrd/Kevap (2)

Donde Kextrd es la tasa de extracción de agua de los ríos y Kevap es la tasa de evaporación. El Río de la Plata es con mucho del cual se extrae la mayor cantidad de agua en la región, si bien una pequeña fracción de la población obtiene agua de los arroyos en la región, esta es despreciable para los cálculos. En este caso Kevap >>> Kextrd y I1sup tiende a 0.

Para evaluar la producción y acumulación de sustancias naturales y artificiales sobre las cuencas se pueden proponer los siguientes indicadores que evalúan magnitud de los flujos antrópicos comparándolos con los flujos naturales (para sustancias naturales). Por ejemplo para el caso del fósforo (3) (producto de los sistemas agrícolas, detergentes domiciliarios y algunas actividades industriales y el principal causante de la eutrofización) en los cursos de agua tenemos el indicador:

I2p = (Eap + Enp)/Enp = 1+ Eap/Enp (3)

Donde Eap es la tasa de adición de fósforo debido a las actividades humanas a los ecosistemas, Enp es la tasa natural de fósforo. Sí Eap = 0 entonces I2p = 1. Si I2p >>2 entonces la tasa de adición antrópica puede ser insostenible. Indicadores como Volumen (m3/día) y DBO promedio (mg/l) de las aguas residuales dispuestas en ríos, arroyos pueden servir en los cálculos anteriores.

Para evaluar la acumulación de sustancias y elementos naturales en el sistema hídrico es necesario conocer las entradas y salidas de la sustancia al sistema. Un indicador que evalúe la relación entre las entradas (naturales y antrópicas) y las salidas ( a través de flujos de agua o por la degradación natural de la sustancia) permitiría conocer si la situación con respecto a ese elemento es sustentable o no (4). Por ejemplo para evaluar la acumulación de nitritos en el sistema se propone el siguiente indicador:

I2NO2 = (EaNO2 + EnNO2)/k*(CNO2)t (4)

Donde K que es la tasa de salida de la sustancia es una función que varía ya sea que se trate de aguas superficiales o subterráneas. Para superficiales depende de las características del curso de agua, como por ejemplo el caudal, del ritmo de degradación natural de la sustancia que a su vez depende del estado trófico del cuerpo de agua, etc. Para aguas subterráneas K depende de la extracción de agua domiciliaria e industrial, de la escorrentia subterránea y de la degradación natural de la sustancia (que puede ser bastante baja). C es la cantidad de la sustancia que se encuentra en un momento t en el sistema. Ea puede ser estimado para algunas sustancias a partir de los desagües cloacales e industriales. En muchos casos puede ser despreciable cuando no existe ingreso natural de una sustancia.

Si la sustancia es artificial (por ejemplo como producto de efluentes industriales), En=0 y K puede ser muy chico porque la desintegración natural de sustancias artificiales es muy lenta. En ese caso si Ea es grande entonces I2 será también muy grande e indicará una gran insostenibilidad. Si I2 = 1 entonces el contenido de la sustancia se estabilizará en el tiempo, lo cual no indica sostenibilidad ya que depende de la cantidad de la sustancia presente.


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Cambiando de tema, la estructura del paisaje urbano que incluye la configuración espacial de los usos del suelo puede ser analizada como atributo para medir sostenibilidad hídrica, aunque esta es un área que recién está comenzando a tomar impulso. Se proponen dos indicadores basados en usos del suelo (5), (6).

∑=

−=m

k

kk PP1

3 )ln()(I (5)

donde Pk es la proporción de un uso del suelo k (por ejemplo uso urbano, rural o natural) en un sitio y m es el número de usos observados. Si I3 es grande, estaría indicando una alta diversidad de usos del suelo el sitio estudiado, lo cual puede estar relacionado con la calidad del agua, aunque se trata de una idea que debe ser explorada más en profundidad. La información de este indicador puede complementarse con el siguiente:

∑=

+=m

k

kkmax PP1

34 )ln()(II (6)

donde I3max = ln m (la máxima diversidad cuando todos los tipos de usos del suelo están presentes con igual proporción). Cuando I4 es grande, indica que un uso del suelo domina sobre los otros. Algunos autores han investigado las relaciones existentes entre distintos usos del suelo y la calidad de los recursos hídricos a nivel espacial. I4 es un indicador de insostenibilidad en un sitio si el uso del suelo dominante en un sitio está asociado con una baja calidad de las aguas. Otros indicadores pueden ser del tipo general (7):

t

i

S

S=4I (7)

donde Si puede ser la superficie de suelo con uso industrial, superficie con vegetación natural, superficie impermeabilizada u otra variable que afecte alguna parte del ciclo del agua urbano, y St es la superficie total.

Para terminar un comentario acerca de la segunda etapa de este estudio, que consiste en utilizar la metodología descripta para analizar la emergencia de la sostenibilidad como la resultante de la combinación de procesos internos en el paisaje de la cuenca (Figura 6). Se asignará a cada porción del territorio una probabilidad de cambio ρ en dos escenarios:

− Tendencial: sin grandes cambios en la gestión actual.

− Sostenible: Aplicando criterios adecuados a los recursos hídricos.



Figura 6. En el interior de la cuenca se produce la emergencia de la intersostenibilidad entre elementos del paisaje, influidos por situaciones externas. La resultante no es una fotografía sino un universo de probabilidades que se pueden resumir en dos escenarios.

5 Conclusiones

El enfoque tradicional al hablar de la sostenibilidad, considerando aspectos sociales, económicos y ecológicos resulta insuficiente cuando se quiere relacionar distintos “actores” como son las empresas, las ciudades, los ecosistemas naturales y las sociedades. Esto es así porque la sostenibilidad significa diferentes cosas para cada uno de ellos. Un enfoque sistémico también puede resultar inadecuado sinó incluye aspectos metabólicos. El desarrollo de una teoría que parte de considerar la modelización de un elemento de sostenibilidad que puede ser universal, es el primer paso para establecer un lenguaje común tanto jerárquicamente como geográficamente.


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Strategies to Connect and Integrate Urban Planning and Environmental Planning Through Focusing On Sustainability : Case Study of Cheongju City, Korea .

Ban, Yong Un

Assistant Professor, Dept. of Urban Engineering, Chungbuk National University, 12 Gaesin Dong Heungduk-Ku Cheongju City, Chungbuk-Do, Korea 361-763e-mail: [email protected]

Ban, Yong Un

Abstract

This study has intended to find strategies which connect and integrate urban planning and environmental conservation planning through acquiring sustainability applied to Cheongju City, a local government of Korea. To overcome inefficiency happened during the process of urban and environmental planning practice in Korea, it is necessary to find strategies to integrate both planning practices through focusing on 'sustainable urban development.' This study, therefore, has suggested to make 'sustainable city development law' for national level and 'sustainable urban development ordinance' for local level, and provided the process and contents of the 'sustainable urban development planning' based on the suggested law and the ordinance, so that unmatched planning period of both plans could be adjusted (for 20 years), and the overlapped contents could be removed through identifying future goal of sustainable development.

Keywords: sustainable development, sustainability, integration of urban and environmental planning, sustainable city development, sustainable urban development law and ordinance.

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mailto:[email protected]

Ban, Yong Un

1 Introduction

According to Agenda 21, a product of the UN environmental summit convened at Rio in 1992, it is necessary to acquire environmentally sound and sustainable development (ESSD) to solve fundamental crises we are facing today and will face in future in such areas as economy, society, environment, and government. Sustainable development is defined as "development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs" (WCED, 1987). Some people also believe that the concept of sustainable development should include preserving the environment for other species as well as for people. After Rio summit many countries of the world have tried to accept sustainable development as one of the priority projects at national and local level. For example, in 1999, 1812 local governments of 64 countries have accepted Local Agenda 21s, which means sustainable development has been major current in the world. Korea has been trying to join this trend through establishing both PCSD (Presidential Commission on Sustainable Development) and LCSD (Local Commission on Sustainable Development) to acquire sustainable development, which satisfies economic safety, social equity, and environmental soundness even in the urban planning field.

It is hoped that urban planning deal with city development in harmony with development and environment through focusing on sustainability. To accomplish this purpose, Korean governments including central and local level have been making 'National Comprehensive Planning' and 'City Basic Planning' and 'Environmental Conservation and Management Plan as regulatory plans based on National Land Planning and Use Law and National Environmental Policy Law respectively. By the way, both plans have shown several conflicts in legal and institutional system as follows: 1) in terms of priority, each law points out its own priority when setting and practicing its own plan, 2) in terms of the contents of plans, there exist duplications between city basic plan and environmental conservation plan, that is, urban planning usually contains a little brief environmental conservation plan while environmental conservation plan deals with more specific contents. These conflicts and duplications have resulted in procedural and financial inefficiency. Thus, it is necessary that institutional problems should be revised without conflicts and duplication problems in contents should be integrated into one within the frame of sustainable development.

This study intends to find current status of urban planning and environmental planning of both governmental levels, national level (Korea) and local level (Cheongju City), and to propose policy alternatives to integrate urban planning and environmental planning through focusing on sustainable development for both levels.


Strategies to Connect and Integrate Urban Planning and Environmental Planning Through Focusing OnSustainability : Case Study of Cheongju City, Korea .

2 Current Status of Urban and Environmental Planning

2.1 Current Status of National Level Urban Planning and Environmental Planning

2.1.1 Urban Planning

Planning and utilization law of national land (Korean law) defines urban planning, "plan to designate and/or change zone or district related to land use, transportation, health, industry, security, national defense, sound development, public safety, public welfare, and culture, plan to locate, maintain, and improve urban planning facilities, and plan related to land readjustment project, residential district and industrial land development project, and redevelopment project."

Urban basic plan as a legal plan on city level deals with city size and development direction, industrial structure, and living environmental standards of citizens, targeting 20years later with creative and future-oriented manner as shown in Figure 1 under the scheme of national comprehensive plan. That is, urban basic plan also should consult provincial comprehensive plan because provincial one has been set within the framework of national comprehensive plan. Urban basic plan deals with such categories as characteristics of the city, plan objectives and setting indices, setting urban spatial structure, population distribution and living zone setting plan, land use plan, transportation and logistics plan, information and communication plan, public facilities plan, industrial development plan, housing environmental plan, environmental conservation plan, scenic and aesthetic plan, leisure and open space plan, social development plan, disaster prevention plan, and financial plan.


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Figure 1: Urban Planning Framework

Ban, Yong Un

2.1.2 Environmental Planning

As shown in Figure 2, environmental planning of local governmental level has been established such planning system as 'National Environmental Plan - Province and City Environmental Plan - Country and Town Environmental Plan'. National environmental plan is established every 10 year period and provincial environmental plan also follows the national system. However, as described in the introduction, environmental conservation plan does not equip with any management plan, a working plan, which means that the plan contains only declaratory meaning.

2.1.3 Urban Basic Plan of Cheongju City

Based on the above framework, as shown on the Table 1, the Urban Basic Plan of Cheongju city was established toward post 20 years in 2001. The plan intends to accomplish environment-friendly development and to keep the principle of public participation during the process of implementing urban planning. The plan included following sectors: 1) Forecasting the future of Cheongju City; and 2) Providing sectoral plans and action programs related to land use, infrastructure, environment and scenery, and socio-economy in accordance with the forecasted future.


Figure 2: Environmental Planning Framework


Table 1: Urban Basic Plan of 2021 Cheongju

2.1.4 Environmental Conservation Comprehensive Plan of Cheongju City

In 2000, Cheongju City established '21C Environmental Conservation Comprehensive Plan for Cheongju City' as one of local agenda 21 projects. The contents of the plan, as shown in Table 2, cover such categories as the conception of environmental conservation, the analysis of current environmental status of the region, environmental conservation comprehensive plan, and action projects. Among the categories, environmental conservation comprehensive plan is divided into natural environment, air, noise and vibration, water quality and water resources, and energy and wastes.

2.2 Identification of Problems

The problems identified between urban planning and environmental planning can be described as follows: 1) in view of law and/or institutions, urban basic plan equips with urban management plan following the urban basic plan while environmental planning with none of action plan, an environmental conservation management plan. This is why there exist a weak political will regarding environmental conservation plan, and why environmental planning is generally regarded as a part of urban basic plan; 2) there can be possible limitations due to lack of environment-related information (land ecology), so that during the process of development plan making it is very difficult to consider ecological conditions and green network; 3) conflicts between development and conservation plan can happen because of lack of institutional system


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for harmony and discussion; 4) it is difficult to accomplish 'ante-planning, post-development' principle because environmental planning of city level does not have any system to connect urban planning; and 5) it is shown that the environmental conservation plan urban basic plan covers deals with similar contents to those environmental conservation plan does as shown in Table 1 and Table 2, which means the environmental conservation plan covers more specific contents than those urban basic plan covers. Among five problems, the fifth problem has been resulted from the fact that systems of both plans are not fully maintained and arranged, which results in such problems as incomplete legal priority setting and inefficiency.

Table 2: Environmental Conservation Comprehensive Plan for Cheongju City Toward 21C

2.3 Necessity and Possibility to Connect and Integrate Urban Basic Plan and Environmental Conservation Plan

In Korea, based on Urban Planning Law (clause 2 of Section 10), each local government should establish urban basic plan every 20 years. The plan has a serious affect on several urban planning projects and environmental conservation, because the current established plan easily becomes development-oriented and does not have any institutional connections between urban basic plan and environmental conservation plan as discussed above. And also, the urban basic plan usually does not consider agricultural area as a region to be planned even though there exist several



regions which contain simultaneously both urban and agricultural characteristics within a certain city through integrative adjustment of political regions. Thus, it is very necessary to establish a basic plan which covers both urban and agricultural regions and considers environmental capacity of the region without economic inefficiency and environmental destruction. And also, in terms of institutional strengthening of interrelationship between two plans, it is necessary to find the strategies to connect and integrate them while satisfying fundamental objectives of both plans.

It is possible to adopt a paradigm of sustainable development as an alternative to connect and integrate urban planning and environmental planning, because when you plan a city, sustainable development considers a city as a complex of economy, society, and environment without compromising the capacity of the future generations to satisfy their own needs. Thus, based on the paradigm of sustainable development which provides balanced urban development and integrated planning, the raised problems can be solved through institutional complement and/or improvement. To complement institutions, it is necessary to adopt the characteristics of the already established planning. Institutional improvement means the introduction of institutions through enacting laws and ordinances aimed at sustainable development being integrated under both national and local level.

3 Understanding Sustainable Urban Development

3.1 Sustainable Development

Sustainable development is based on 'Agenda 21' which was adopted by the Rio summit in 1992, meaning the process to make four categories (resource use, investment direction, technology development, and institutional change) be harmonized with each other. As shown in 'Caring for the Earth', the sustainable development could be accomplished within the environmental capacity of ecology on the Earth.

Sustainable development includes three categories: ecology, society, and economy. Sustainable development can be described in passive and active ways. The former tries to harmonize growth with conservation through strengthening environmental regulations and/or increasing consideration regarding recycling. The latter intends to develop a city within marginal environmental capacity so that the sustainable development aims at 'environmental creation' which increases the current capacity of environment.

3.2 Paradigms and Principles of Sustainable Urban Development

To acquire sustainable urban development, it is important to accept paradigm shift as follows: 1) escape from command and control to voluntary approach in environmental management, 2) change from linear system to cyclical one, which ensures natural resources conservation, decreased use of irresoluble artificial products, preservation of biological diversity in ecosystem,


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and the promotion of metabolism which reduces energy uses satisfying human needs, 3) decision making paradigm shift from representative organ to direct participation of diverse stakeholders, 4) distribution paradigm shift from efficiency to social equity or justice, and 5) life style change from solitary existence to coexistence, which induces communications, cooperation between stakeholders.

The conditions sustainable development takes on are six fold (WCED): 1) establishment of political system ensuring citizen's participation in the process of policy decision making, 2) economic system that creates benefits and technologies based on self-sufficient bases, 3) production system that respects to preserve ecological resources of nature, 4) technological system that seek after new solutions, 5) transfer of international trade and financing promoting sustainable development on Earth, and 6) administrative system that equips with flexible and self-modifiable functions. Thus, we can elicit such principles as reflecting regional characteristics, providing reasonable standards for the participants in sustainable urban development, ensuring sustainable development under regional level, and securing practice possibility of specific actions by stakeholders based on principles. For example, Seoul City, Korea holds five principles for sustainable development: 1) principle of future, 2) principle of nature, 3) principle of participation, 4) principle of equity, and 5) principle of self-sufficiency.

3.3 Processes of Sustainable Urban Development

The processes of sustainable urban development can be described as shown in Figure 3. The processes are six fold: setting visions, setting principles and guides, setting missions and distributing roles, establishing action plans, performance, and evaluation.

Figure 3: Processes of Sustainable Urban Development



4 Alternatives to Connect and Integrate Urban Basic Plan and Environmental Planning Through Sustainable Development

4.1 Alternatives to Connect Urban Basic Plan and Environmental Plan

To connect urban basic plan and environmental conservation plan, as shown in Figure 4, it is necessary to perform system improvement under national frame. Thus, it is desirable to connect national planning and environmental planning according to spatial units under national level, to build connections between urban basic plan and environmental plan within the frame of the revised plan under local level.

Figure 4: Structure of Connecting Urban Plan and Environmental Plan

To connect the above two plans, this study suggests the following alternatives. First, establishment period of the two plans should be made in 20 years as shown in Figure 4. Plans of provincial level should be established in 20 years' cycle following the one of national level, especially provincial environmental conservation plan. As described in Figure 4, cycle of urban basic plan and urban environmental basic plan making should be same with each other. Even management plans of both plans should follow their basic plans. During the survey stage, it is necessary to integrate survey categories according to the characteristics of survey lists. And during the establishment period, it is desirable for both urban planners and environmental planners to enhance connection and cooperation between them.


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4.2 Strategies to Integrate Urban Planning and Environmental Planning

To integrate urban planning and environmental planning, it is necessary to establish a sustainable urban basic plan which deals with both urban planning and environmental planning with institutional enhancement. Thus in terms of institutional enhancement under national level, to integrate comprehensive national land plan and comprehensive national environmental conservation plan it is necessary to establish a law regarding sustainable urban development on which national sustainable development plan can be based. Also under local level, to integrate urban basic plan and environmental conservation plan it is necessary to establish an ordinance regarding sustainable urban development on which sustainable urban development plan can be based. Figure 5 shows the process to integrate urban planning and environmental planning.

Figure 5: Strategies to Integrate Urban Planning and Environmental Planning Through Sustainable Development Paradigm

4.3 Establishment of Sustainable Urban Basic Plan

Sustainable urban basic plan should be a comprehensive one which sets ideal future of a certain region and provides strategic action plan to accomplish sustainable development. Basic idea of the plan should employ the national vision of sustainable development on which urban basic plan (comprehensive regional plan) should be based. As shown in Figure 6, based on the idea of connection, the system of basic conception-basic policies-strategies under national level plan should be same with the one under local level. Especially, sustainable urban development plan is composed of environmental conservation plan as one of sectoral basic plans.



Figure 6: A Connection System of Sustainable Development Plans Under National and Local Level

In the following, this study suggests principles of establishing sustainable urban basic plan: 1) the plan should be creative and flexible based on the reasonable future estimation referring to the results of fundamental investigation according to sectors, 2) the plan by each unit city should be established by accepting the plans in superior position and considering the plans in inferior position, 3) the plan should be comprehensive including economy, society, environmental conservation, culture, and administration and financing, 4) the plan should intend to develop an energy-saving society using land, water, and energy as limited resources with minimum and Efficiency, and 5) the plan should be established correlated with each plan and be accomplishable through employing feed back system between sectoral plans.

The contents of sustainable urban basic plan consist of, as shown in Figure 7, economy, society, health, natural environment, industry, education, etc.


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Figure 7: The Contents of Sustainable Urban Basic Plan

Sustainable urban basic plan is usually established based on the discussion and participation of stakeholders including urban planning professionals, environmental planning professionals, NGOs, residents, public officials, etc. Also, once the plan is established, it is desirable to check whether the objectives of the plan be accomplished, whether the process be participatory, and whether the principles set be kept through monitoring and evaluation. The evaluation and monitoring should be performed through life cycle from the early stage to five years after the action plans are made as shown in Figure 8.



Figure 8: Evaluation and Monitoring System of Sustainable Urban Basic Plan Establishment

5 Conclusion

This study has intended to suggest the alternatives to connect and integrate urban planning and environmental planning through sustainable development to solve the problems of duplication and inefficiency when performing urban and environmental planning practice. This study has identified the current statuses and problems of the above plans, formed paradigms of sustainable development, and suggested institutional improvement and the system to connect and integrate urban planning and environmental planning. Sustainable development as a basis of connection and integration can provide enormous backgrounds to contain economy, society, environment, and institutions in both plans. Through establishing sustainable urban development law and ordinance, it is possible to solve the problems of duplication and inefficiency during urban planning and environmental planning practitioner.


Allen, Robert. (1980). How to Save the World. Barnes and Nobel Books, Totowa, New Jersey. [based on IUCN (1980)]

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Meg Holden* and Clare Mochrie**

Regional Vancouver Urban ObservatoryUrban Studies Program, Simon Fraser University Vancouver3rd Floor, 515 W. Hastings St., Vancouver CANADA V6B 5K3Web page: http://www.rvu.ca *[email protected]**[email protected]

M. Holden and C. Mochrie

Abstract

The Regional Vancouver Urban Observatory (RVu) was established in 2004 to provide a new model for measuring and monitoring regional progress toward sustainability. RVu is the first indicator project in Canada to join the UN-Habitat Global Urban Observatory network. RVu takes up the challenge within sustainability assessment theory to analyze and inform at the same time as it attracts and unites the widest range of citizens possible toward the goal of improving our common future. This article presents the processes carried out by RVu in 2005-2006 to recommend sustainability indicators for the Vancouver region. While RVu’s expert process built upon rational models, RVu’s nonexpert process operationalized a systems modelling approach. RVu has aimed to mesh international expectations and regional aspirations, expert- and citizen-based views of progress, and hard line and storyline trends. The process and results hold lessons for other regions grappling to apply sustainability principles in practice.

Keywords: urban sustainability, sustainability indicators, sustainability assessment, urban observatory, Vancouver

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http://www.rvu.ca/


1 Introduction

Indicators like Gross Domestic Product, the consumer price index, and life expectancy at birth have long been used in the policy craft to focus attention where strategic (Cobb and Rixford, 2005), (Duncan, 1984). Sustainability indicator projects attempt to deepen these measures in the pool of human values, recognizing that not just how much we produce, what we pay, and how long we live determines the worth of our cities; urban worth is also reflected in the nature, relationships, and quality of our lives (Philips, 2005), (Gahin, Veleva and Hart, 2003). Sustainability indicator projects seek to enumerate a larger and more forward- and backward-looking set of values in social, environmental, and economic realms. They attempt to keep track of our progress in new dimensions of human responsibility and concern.

For those working in the realm of urban sustainability, indicator projects have become one of the most popular tools employed (Portney, 2003), (Hallsmith, 2003). Sustainable Seattle, a citizens’ network that generated a set of regional sustainability measures in 1992, is widely cited as the first urban sustainability indicator project (Holden, 2006a). Since then, hundreds of community and regional scaled indicator projects have been developed, from Calgary to Penang, Hong Kong to Santa Monica1. Internationally, UN-Habitat established a Global Urban Observatory following the 1996 Conference in Istanbul to take up the work of the Urban Indicators Programme, which had been transferred to UN-Habitat from the World Bank (Metropolis 2005). The Global Urban Observatory collects data to report on specific indicators related to shelter and maintains a network of local and national urban observatories throughout the developing world in its efforts to improve the development and use of data and information on urban trends worldwide (UN Habitat, 2006).

The Regional Vancouver Urban Observatory (RVu), established in 2004, is the first urban observatory in Canada.2 RVu takes up the challenge within sustainability assessment theory and practice to use the best of our rational and learned tools not just to analyze and inform but also to attract and unite the widest range of citizens possible toward the goal of improving our common urban future.

This article presents results of the processes designed by RVu and carried out in 2005-2006 to develop a set of sustainability indicators for the Vancouver region. While RVu’s expert process built upon rational models operational within traditional policy contexts, RVu’s nonexpert process operationalized a systems modelling approach within a six-month study group framework (Meadows, 1998). Results of these processes are considered as they position RVu in relation to three key debates in sustainability assessment and indicators practice: questions of scale from the local to the global, questions of process in engaging experts and citizens, and questions of the most effective audience target, from formal policy decision-makers to citizen change agents. RVu has endeavoured to mesh international expectations and regional aspirations, expert- and citizen-based views of progress, and hard line and storyline trends. The process and results hold lessons for other urban regions grappling to ground and apply sustainability



principles in governance practice.

2 Connecting Sustainable Development to Assessment

When we ask the question, ‘what is prohibiting sustainable development around the world?’ the response we get tends to refer to one or more of the following grounds: uncertainty in our knowledge base, the subjectivity and value-laden nature of defining and operationalizing sustainable development; and ambiguity in the connections among the different components of sustainable development as a guiding concept for development.

The blame for uncertainty falls on those who generate the knowledge and information about key trends—researchers and scientists, for not moving swiftly enough and not gaining reliable enough insights into pressing trends that threaten further development, like climate conditions, disease and hunger rates, quality of life measures, and biodiversity values. The blame for the ambiguity of sustainable development falls on the theorists, modelers, and leaders who promote the use of sustainable development as a guiding concept but have yet to provide a rubric that could enable us to make the action plans that will unambiguously move communities and cultures toward sustainability. The blame for the subjectivity of sustainable development lies at the feet of all those who make use of the term, who to date have been unable to settle and communicate a coherent opinion on a fundamental means for defining, across contexts and knowledge differentials, this most integrative of concepts. The field of sustainability assessment, and the practice and theory of sustainability indicators projects, is fuelled by and further catalyzes these three questions related to the uncertainty, ambiguity and subjectivity of the field of sustainable development (Figure 1).


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Figure 1. Conceptual model relating key debates within sustainable development and sustainability assessment

The thread of rationality runs through most sustainability and urban indicators research. That is, a base assumption in sustainability indicators work is that more knowledge will lead to better urban sustainable development policy (Friedman, 1953), (Simon, 1957). Rationality in policy making is: “a kind of recipe for making decisions” in which a series of tasks is undertaken in sequence (Friedmann, 1987, p. 36). These tasks include identifying objectives, considering relevant policy alternatives, tracing the major consequences of each, and implementing the best one available. The rational model assumes that tasks within the policy process are divided so that policy makers set objectives, experts do the analysis using formal information such as indicators and statistics, purportedly unbiased by political processes, and policy makers make the final



decision (Innes, 1990).

The three key questions identified above represent a failure of sustainability research and policy to meet all the requirements of the rational model. While these three questions are related to one another, each also poses a unique challenge to rationality. Uncertainty in our sustainability knowledge base means that the input ingredients to the rational model are suboptimal, such that our construction of possible alternatives may be fuzzy or misguided. Subjectivity in different interpretations of the meaning, considerations and implications of sustainability means that there can be no perfect recipe or sequence of activities undertaken that are not dependent on context. Different contexts and standpoints produce different – possibly irreconcilable – interpretations of the ‘most sustainable’ course of action. Ambiguity in the necessary component relationships within our understanding of sustainable development means that our decision criteria and thus our design of action plans may be incomplete and/or inappropriate. In other words, to make better decisions for sustainable development, we need more robust, quality information about important factors in development, a means to check and reconcile processes and perspectives in different contexts, and a better sense of how and with whom to use this information in the name of more sustainable outcomes for development. We will demonstrate this point by examining each of the questions in greater detail.

Calls to reduce the uncertainty that clouds sustainability progress take the form of requests from high-level decision-makers for new indices and aggregate or composite measures that are easy to use in decision-making, that signal a clear direction and that adequately relate to sustainable development priorities. Examples of attempts to fulfill these requests include the Environmental Sustainability Index (Yale Center for Environmental Law and Policy, 2005), the Canadian Index of Well-Being (Romanow, 2005) and the Genuine Progress Index (Hagerty, et al., 2001). The claim is that “without hard evidence of progress toward sustainable development (or lack of it), they will be unable to sustain momentum for their policies” (Lawrence, 2001, p.9). Nevermind the fact that modern history is full of policies that have been steadfastly maintained in the absence of hard evidence of progress – the American ‘war on drugs’ along with other more conventional wars could be named here – many persist in expecting that evidence-based decision making is and should be the norm.

In situations of uncertainty, the lack of a firm base of knowledge or scientific authority on which to stand increases the importance of the process used to generate information to produce assessments and guide decisions. It is thus not surprising that one of the original debates within sustainability assessment is that of the most appropriate process to guide sustainability measurement projects in order to reduce the uncertainty of sustainable development concepts. The question of process refers both to the question of what scientific or humanistic means count in producing reliable new knowledge and what scientific, political or community groups are qualified to produce and handle it. In the realm of sustainability, simply defining many issue areas in an assessable and meaningful way is difficult, complicated politically more than scientifically. Thus, leaving this task to scientists alone is not particularly useful in reducing


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uncertainty enough to produce learning and action.

The question of subjectivity within sustainable development results from the lack of a single common definition and framework of the concept. Sustainable development is a contested term with many definitions, some of which are in fundamental conflict with one another (Moffatt, 1996), (Selmon, 1996), (Mitlin, 1992). Since it became popular in the late 1980s, the term has been adopted by an increasingly diverse set of writers and speakers, adding yet a new layer of implicit definitions. As a result, economists Sudhir Anand and Amartya Sen, for example, advance an anthropocentric vision whereby development is sustainable to the extent that it makes each new human life worth sustaining, based on a relatively universal understanding of quality of life (2000); the World Commission on Environment and Development suggests a broader casting of the net of human responsibility for development action (1987); and Meadows, Meadows and Randers propose an ecocentric notion of limits, flexible but ultimately absolute, on human populations, aggregate affluence and technology (1992). These varied definitions are also widely politicized. Politicians talk about positioning their jurisdictions for a “sustainable future” that prioritizes education, job growth, healthy families, safe communities, and protection of vulnerable children and adults as well as parks and green space. Similarly, businesses issue “sustainability reports” as more of a marketing strategy than a genuine tool for improving their social and environmental impacts.

The subjectivity of sustainable development is illustrated by the distinction between ‘weak’ and ‘strong’ sustainability. ‘Strong’ definitions of sustainability begin from the ecological concept of carrying capacity: any species that overgrows or ‘overshoots’ the natural limits of the environment in which it lives will cause natural resource scarcity and experience die-off or collapse (Odum, 1971). In this ecocentric view, growth in the human world has ultimate limits imposed by the natural world that supports it. Strong sustainability means living within the carrying capacity of the Earth, which in turn requires changing policies and ultimately, social and political values (Hawken, 1993), (Daly and Cobb, 1989). To supporters of ‘strong sustainability,’ the economic and social dimensions of sustainability are subjective, driven as they are by largely unpredictable market trends, whereas the environmental dimensions take the form of more-or-less hard and fast limits to growth.

‘Weak sustainability,’ by contrast, treats the environmental dimensions of sustainability as subjective, since the Earth’s carrying capacity is currently unknown and many past attempts to estimate hard and fast limits to growth have been proven wrong by demonstrations of human technological, social and economic ingenuity. Advocates of ‘weak sustainability’ find less subjectivity and more reliable limits in the economic and social dimensions of sustainability, such as the need to eliminate poverty and human suffering, the need to stimulate continued individual opportunity without reducing opportunities for future generations or distant groups (Satterthwaite, 1997), (Anand and Sen, 2000).

The subjectivity of defining and operationalizing sustainability demands leads to careful consideration of scale and context in the pursuit of sustainability assessment. Because the



concept is open to a wide range of interpretations, context matters in determining how sustainability attempts will be assessed. Considerable energies have been expended on the quest for nationally and internationally-applicable sets of sustainability assessment criteria. Notably, the Bellagio Principles for Assessment, one of the most successful international attempts to offer advice about best practices in sustainability assessment, does not specify the specific measures that should be used internationally, but only a set of principles for use “in determining starting points, specifying content, and suggesting scope.” This was a carefully considered stance taken by the international panel of researchers that drafted these principles, namely:

. . .there is no one right way to do an assessment . . . case studies collected from around the world emphasize site-specific issues and unique approaches. They demonstrate the diversity in sustainable development assessments. Each case tells an interesting story in its own way . . . Each case study contributes to the process and content of sustainable development assessments” (Hardi and Zdan, 1997, pp. 21, 23).

Concurrent with the quest for international standards and indicators is the recognition that local areas and local governments are often the best units for enacting and monitoring change toward sustainability, because it is in local places that people best see the effects of non-sustainable practices on their built and natural environment, and it is in local places that governments are most likely to be responsive to citizen concerns (Marvin and Guy, 1998), (Selmon, 1996). Based on decades of experience in the field of quality of life assessment, Michalos argues for balance between the values of international standards and locally home-grown indicator approaches:

Although I do not think it is possible to evaluate different reports using generic criteria like the Bellagio Principles ... I also think that every community has to make its own decisions regarding the Critical Issues around sustainable development. I also think that wherever it is possible, communities ought to adopt internationally agreed upon classifications and reporting systems, as long as these do not compromise their own development agenda (2006, p. 41).

Questions about the ambiguity of calls for sustainable development are more diffuse but just as important. On this point, the challenge of translating the concept of “development that meets the needs of present generations without compromising the ability of future generations to meet their own needs” into hard decision rules and criteria comes to the fore (World Commission on Environment and Development, 1987). For example, sustainability is often modeled as a three-legged stool, giving rise to the practice of triple bottom line (TBL) accounting amongst some leading sustainability businesses. TBL accounting attempts to consider social and environmental costs simultaneously with standard economic costs in order to reduce the likelihood of discounting social and environmental damage outright in the name of economic efficiency or profit. TBL practice, however, and the three-legged stool model of sustainable development more generally, tend to assume commensurability and substitutability of all components of the ‘new bottom line’ for decision-making. The reality, however, is that some inputs to development (like energy and job categories) are substitutable, while others (like good health and a


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functioning climate system) are not (Pope, Annandale and Morrison-Saunders, 2004).

The implications of the ambiguity of sustainability relate to which audience and strategy will best motivate action, which in turn leads to questions regarding the appropriate division of power, involvement, and responsibilities. In her examination of the relationship between cities with significant sustainability indicator projects and city sustainability policy initiatives, Jacob came to this conclusion: “the most useful role of urban sustainability indicators . . . may be their potential to enhance civic processes which value diversity, participation and community-building among the various groups and sectors within a community. The more collaborative problem-solving that occurs, the greater the chances for sustainability” (1996, p.92). This preference for greater involvement and distribution of powers and responsibilities to citizens rather than elected officials or elites, of course, is not shared by all in the assessment field. Indeed, dominant preferences for targeting the results of indicators work exclusively to those in power positions works simultaneously to create its own rationale and to diminish the value of alternative strategic action plans. As described by Michalos: “those in power tend to create barriers to increases in public involvement. Their reluctance to share power tends to produce apathy on the part of ordinary citizens, which tends to re-inforce the elites’ reluctance, which continues in a vicious circle” (2006, p.12).

In this view, the limited success of sustainability indicator projects to date results from the ill-founded expectation that indicator projects’ primary contribution is the final report or analysis, appearing for the first time in final form on a decision-maker’s desk. The alternative argument is that the more an innovation serves a perceived local need, the more it develops collaborative problem-solving through a range of social networks, and the more innovation-ready the locality is, the more effective the innovation will be at encouraging social learning and diffusing through local social and policy networks. This view thus privileges locally-driven and engaged processes of indicator development, selection, measurement and reporting approaches that ensure that “indicators must be developed with the participation of those who will use and learn from them”(Innes and Booher, 2003, p. 173).

We argue that the terms of the debate about sustainability indicators and assessment systems can be shifted somewhat away from challenges of uncertainty, subjectivity and ambiguity by giving greater consideration to the need for more realistic expectations and interventions at different stages of the policy cycle and more carefully designed, democratically-transparent process. This argument builds on the principles of incrementalism originally conceived by Lindblom as a manner of dealing more effectively with the limitations on rationality inherent in nearly all real world policy problems, a way of thinking about policy problems and making decisions in a step-wise, incremental fashion as circumstances allow (1959). Incrementalism supports the view that “neither revolution, nor drastic policy change, nor even carefully planned big steps are ordinarily possible”(Lindblom, 1979, p.517). These circumstances demand analysis and action that attempts to address more limited issues, beginning from the starting point of immediate and pressing needs, rather than that which strives more purely for a systematic understanding of the



comprehensive (often elusive) whole. Although this approach can be used to stall needed change, incrementalism should not be equated with conservatism in general, as, in Lindblom’s words, “incrementalism . . . is not necessarily . . . a tactic of conservatism. A fast-moving sequence of small changes can more speedily accomplish a drastic alteration of the status quo than can an only infrequent major policy change” (1979, p. 520) Acting in small increments allows us better to learn from our past experience and avoids reliance on predictions that are beyond anyone’s knowledge.

The argument builds on Hirschman’s still-vital assessment of the development process (1971), in which he avowed that innovations and the processes for their implementation cannot be engineered and planned out in advance; they must move forward incrementally, experimenting, taking advantage of situations and addressing contingent problems as they arise. Change takes place not as a result of rational planned processes but as a result of a combination of factors such as local energy, knowledge, and incremental implementation -- a deliberate learning process. Hirschman believed that development would proceed only in those places where motives for development already exist and development reforms are already likely to be implemented. These broad lessons could well be applied to the study and application of sustainability indicators.

Eckerberg and Mineur develop a typology for understanding various development strategies for sustainability indicator projects at the municipal scale and determine that different approaches to developing sustainability indicators affect their use (2003). The two ideal types of projects are identified as citizen- or expert-oriented according to what indicators are measured, how the project defines sustainable development, the purpose and intended audience of the project, the organizational and political context in which the project is embedded and the actors involved. Five distinct indicator projects in use in two Swedish municipalities, Stockholm and Sundsvall, are examined according to this typology. Differences among these projects point to future ways to examine the development and use of municipal-level sustainability indicator projects, and to the need to improve the participatory and democratic nature of projects, beyond citizen involvement in initial project development.

Organizations including the World Bank (1997), UN-Habitat (2006), Metropolis (2005) and the Global Reporting Initiative have joined the OECD (OECD, 1999, 2000) in attempts to generate effective urban indicators for a range of different purposes, not least of which is sustainable development. The continuous generation of new approaches and rounds of indicator and performance measurement development indicates at least one thing clearly. These international indicator programs seem to be recognizing what Hirschman and Lindblom did in 1969: “the much maligned ‘hard way’ of learning by experiencing the problems at close range may often be the most expeditious and least expensive way to a solution” (1969, p.364).

3 Case: The Regional Vancouver Urban Observatory

The Regional Vancouver Urban Observatory (RVu) was established in late 2004 as the first local urban observatory within the UN-Habitat Global Urban Observatory network in Canada. RVu is


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based at the Simon Fraser University Urban Studies Program as an action research project and is grounded in the regional community of Vancouver through an advisory group of community leaders and a network of over 100 volunteers. As a starting point for its work, RVu recognized that although the Vancouver region had a number of compelling sustainability policy initiatives underway, the region was without a community-driven, policy-relevant set of indicators to determine progress toward policy goals. This lack of sustainability measures reflected low accountability from government to citizens and of all individuals and groups to the effects of their own behaviours on larger goals and ideals. It also meant that citizens were without the information necessary to monitor progress towards their goals and sustainability trends. RVu’s vision is to fill this void by establishing a long-term sustainability monitoring facility with coordination, communication, and capacity-building as well as research functions (Holden, 2006b).

RVu’s initial work consisted of an integrated expert-based and citizen-based indicator research and selection process. Research was conducted into indicator projects, measures and outcomes in other cities around the world and local experts in a range of urban-related fields were consulted to assess the state of information and need for measures in specific areas. An adapted urban capital approach was taken to considering the different, overlapping domains of action and impact in cities (Mega, 1996). Some of this research, in topics of urban environmental economics, urban governance, issues of the underclass urban Aboriginal population, and issues of hidden homelessness and pockets of poverty among new immigrants, was collected in a special issue of Cities journal (Holden, 2006c).

All of this research was used as a bridge to the public, citizen-based indicator selection process which followed. Launched by way of a full-day forum in October 2005, “Focusing ouR View,” this process employed a study group model in which individuals from the public, government, business, academia and civil society organized themselves into eight focus areas and, guided by a facilitator and workbook, met monthly through April 2006. The study group process was designed to draw out dialogue and lead to consensus among small groups of citizens from different walks of life around the region on particular focus areas within sustainable urban development, including pressing trends, the relationships between them, and key points of leverage where indicators could be most effective to drive change. At a full-day public forum in April 2006, “Expanding ouR View,” all eight study groups presented the results of their process, including a goal statement for their particular focus area, their ideas about key challenges, leverage points and interconnections among urban trends that they recognized and three key indicators in the areas of sustainable mobility, overcoming poverty, economic development, governance, community building, the natural environment, food systems, and arts and culture. Graduate students worked with the study groups to create poster displays representing the key findings of each group. In addition, community leaders were invited to respond to the ideas and recommendations each study group.

The indicator recommendations that resulted from the study group and expert-based processes



that preceded it were brought back to RVu advisors for comment. The public was also encouraged to provide feedback through a variety of in-person and electronic, online formats, including a web-based survey. With a few clarifying and simplifying adjustments, the RVu project team used this input as a basis for researching existing data sources for these indicators. The results of this research are presented in the inaugural RVu indicators report, Counting on Vancouver: Our view of the region, which was released at the World Urban Forum 3 in June 2006. The 24 indicators and the direction of their trend, where known, are presented in Table 1.

Perhaps the most striking aspect of these indicator results is the fact that so few of the indicators recommended were amenable to trend calculation based on accessible data. Counting on Vancouver does report on data for a single point in time where time series trend information could not be calculated. It is also the case that the indicator selection process design was biased toward the selection of indicators for which data do not currently exist. Study groups organized themselves around new hybrid focus areas rather than pre-existing categories, and the study group process itself tended to favor the selection of new indicators capable of integrating priorities across economic, social, environmental and other common divides. Indicators assessable via qualitative methods were seen as more compelling by nearly all study group participants. Participants also demonstrated an implicit bias toward new and creative indicators and measures. Nevertheless, the RVu indicators exercise leaves one with the distinct impression that Vancouver has rather sparse information in some critical sustainability dimensions. This conclusion was also independently met by community leaders and decision makers who attended the April forum, “Expanding ouR View.”


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INDICATOR TRENDS

usta

inab

le

Mob

ilit

yPercent of children who walk or cycle to school Negative

Percent of household income spent on transportation within the regionNo Change

Level of agreement with the statement: “I live in a neighbourhood in which I can walk to work and to meet my personal needs.” ?

Ove

rcom

ing

Pov

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Availability of emergency services (food, beds, detox) as a proportion of demonstrated need for these services. Negative

Percent of households in the region consistently able to meet their basic needs. Negative

Quality of media coverage of poverty as a regional sustainability issue. ?

Eco

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ic

Dev

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mnt Local Index for a Vital Economy (LIVE). ?

Number of land use bylaws passed by municipalities that contravene the vision and principles outlined in the Livable Region Strategic Plan (LRSP). ?

Efficient resource use in local municipalities (oil equivalent per capita). Positive

Gov

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nce Percent of Vancouver region residents who feel they have opportunity to voice

thoughts on major community decisions. ?

The success of a sample of attempts by municipalities to reach diverse groups of the public in strategic work toward sustainability. ?

Percent of Vancouver residents who are aware of the Ecological Footprint and understand their contribution to it. ?

Bui

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y The number and location of “third spaces” around the region. ?

The number of institutions, organizations and businesses which engage with the public on a regular basis. ?

The number of public consultations which achieved “true dialogue.” ?

Nat

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t Total regional waste produced per capita. Positive

Percent of citizens who participate in environmental stewardship activities. ?

Percent of development on greenfield vs. brownfield land. ?

Foo

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The gap between the percent of income spent by each of 4 income groups needed to purchase a “healthy” food basket. Negative

Ratio of all land available for growing food to the potentially productive land in both urban and rural areas. ?

Ratio of food items produced and consumed within the region those imported and consumed within the region for selected foods. ?

Art

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Quantity and quality of opportunities for cultural activity, as represented by an annually updated cultural events matrix. ?

Percent of individuals who feel that they have adequate access, freedom and time for cultural and artistic activity. ?

Ratio of dollars spent promoting multicultural awareness and artistic work to the dollars these activities contribute to the region. ?

Table 1. RVu Indicators and Trends 2006 (Holden and Mochrie, 2006)



4 Success in Sustainability Indicators and RVu’s Approach to Integration

The RVu project to date has investigated progress toward sustainability at local and global scales, facilitating the insertion of citizen values into expert measures, questioning government about accountability for formal policy changes and working to motivate positive action. This approach is based on the belief that better indicators – grounded in local values – will help strengthen accountability and advance progress at regional through global scales. The RVu process has sought to draw out and facilitate recognition of diverse perspectives in approaching a common understanding of sustainability and progress. The project also appreciates the highly complex and integrative nature of social, ecological and economic systems that shape our world.

Far from prescriptive or deterministic, RVu’s approach has been designed to support and optimize the interplay of multiple values and different knowledge types. We seek to instigate dialogue on the basis that no absolute truth is to be found. Further, we facilitate collective learning and action on timely issues as they relate to us as parts of bigger wholes – individuals, neighbourhoods, city-region and global system. RVu’s recommendations for key factors of success in the design and implementation of urban sustainability indicator projects are listed in Figure 2.

Successful urban sustainability indicator projects are:

[1] Generative, drawing local people’s values and concerns into the open, where they can be grappled with;

[2] Integrative, using simple concepts to knit together the complexity of real experience through increasing ties and linkages;

[3] Actionable, setting forward the range of actions possible to correct negative trends;

[4] Derived by the people the indicators are intended to monitor and account for, which means both experts and citizens;

[5] Able to communicate to experts and the public at different levels and able to mobilize and motivate change agents;

[6] Regional in scope with the flexibility to see difference in municipalities and neighbourhoods that would disappear in the region-wide averages;

[7] Scalable, in order to zoom in and out to global-local connections, just as our lives, actions and policies can have local and global effects.

Figure 2. Key Success Factors for Urban Sustainability Indicator Projects (Holden and Mochrie, 2006)


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These key success factors are drawn in part from the inspiration of projects gone before, in part from theoretical perspectives, and in part from our own learning by doing in RVu. They provide a basis for the insights that RVu wishes to contribute to the scale, voice, and target debates within indicators theory and practice. Our premise in taking a stand in each of these debates has been that intersection points can be found where each of the three questions can contribute to a non-contradictory answer to each other. These points are nexus or integration points. While RVu has yet to prove that a nexus point position is tenable long term, the next section presents the project’s progress to date in this direction.

4.1 On the Question of Scale: Connecting regional expectations and global aspirations

As cities grow and increase in complexity, metropolitan area planning for sustainable development becomes the expected norm. In 1996, the Greater Vancouver Regional District (GVRD) established the Livable Region Strategic Plan, with a set of four development strategies: protecting the green zone, building complete communities, achieving a compact metropolitan region, and increasing transportation choices (GVRD, 1996). In 2001, the LRSP was expanded via the Sustainable Region Initiative (SRI), which constitutes a framework, vision, and action plan for economic prosperity, community well-being, and environmental integrity3. As a regional authority with responsibilities for water, sewage, energy, and some other planning functions, governed by a board of mayors of different municipalities within the region, the GVRD has a limited mandate to pursue and enforce these encompassing goals. In pursuing the SRI, the GVRD is experimenting with partnership-based action strategies, engaging not just other government actors but also community leaders from the private, nongovernment, and research university sectors. Success in this scenario may come from the raising of expectations region-wide for coordinated policy and action toward sustainable development in spite of the fact that no government agency has sole authority to tackle this.

At the same time as our regional expectations rise, the realities of a highly globalized economy push aspirations for sustainable development policies and assessment tools to the global scale. This push comes from above through high-level programs like the Millennium Development Goals (MDGs), which represent a global compact for poverty eradication and environmental improvement, established by United Nations member states in 2000 (UN Millennium Project, 2005). The push also comes from city governments, local businesses and individuals interested in globalizing the city’s economy and culture, in order to reach a certain status and appeal in the international community. Vancouver is particularly susceptible to this push, as an aspiring ‘world city’ anticipating a global reputation for sustainability, and as one of the world’s most multicultural city-regions, where over half of the population will be non-white by 2017.

It is the contention of RVu that rising regional expectations for sustainability performance across a range of different sectors and rising global aspirations for sustainability need not be contradictory in the selection and use of effective indicators. Figure 3 demonstrates the match and ongoing feedback between local and global goals in the Vancouver context. The



understanding depicted here of the fundamental connections between scales and indicators of sustainable development draws upon the Driving Forces – Pressure – Impact – State – Response framework developed by the Organization for Economic Cooperation and Development (OCED, 1999). This is a quintessentially rational model of the knowledge-action continuum, but when converted into a cyclical process, serves a more complex purpose. To move from each stage to the next, whether at a global or regional scale, critical resources are needed and conditions must be met. The figure also shows how the RVu regional indicators have been driven by regional forces just as the MDGs have been driven by forces at the global scale.

Figure 3. Global and Regional Feedback Loops in the (Un)Sustainability Cycle

RVu’s stand in relation to scale is at the nexus of the feedback loop between the global and the local. RVu demonstrates how the MDGs connect to our local and regional goals for sustainability. Our local connection to these global goals for poverty eradication and environmental conservation is at least fourfold. First, Canada has a proud history of leadership in international development policy. This history establishes a need for multilateral action at the city-region scale as an integral part of our international policy agenda. Second, advancing the means to a productive life around the world is a clear path to advancing our most personal commitments to human rights. In so doing, we also increase the chances that our ambitions, ideas, and travels throughout the world will be understood, appreciated and welcomed by others. Third, when we in Canada reap the profits of our economic activities, often we do so by exporting and burying the costs in the developing world. Adding to this, some of our most precious goods are indivisibly global. We have only one climate system that we must do a much


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better job to protect, and one global network of knowledge and its cultural and technological fruits, that we are only beginning to learn how to share. Fourth and perhaps most practically, eliminating poverty is the surest means to promote global security. Cities in wealthy countries like Canada contain pockets of poverty with increasing gaps between rich and poor where frustration and despair often overtake national policy rhetoric of equity and opportunity. In developed and developing world contexts alike, urbanization carries with it significant environmental costs and “the current phase of globalization puts a new set of pressures on cities as part of the overall race to the bottom”(Sassen, 2005, p.24).

The MDGs are unprecedented in the breadth of international commitment involved in their establishment and in the ambitious rates of progress that they target. Yet, the MDGs do not go far enough toward understanding the complex relationships between pressures, states, and responses in urban and national systems. The complexities of these relationships, and how they have traditionally been conceived, are such that we often have growth that makes us poorer (Daly, 1996). Moving toward achieving some of the Goals could actually work against others; determining concrete means to meet MDG 7, Ensure Environmental Sustainability, while continuing to battle poverty as per MDGs 1-6, is a particularly confounding challenge. We need indicators that expose these contradictions; and we need measures and targets of quality, not just quantity.

While 6 of the 8 MDGs rightly focus on breaking absolute poverty in the less developed world, our corresponding local focus has been on overcoming the relative poverty that is growing in our region. In the Vancouver region, we relate most directly to MDGs 7 and 8 – Ensure Environmental Sustainability and Develop a Global Partnership for Development – and we believe the two are inseparable. We also find that in turning the MDGs into policy recommendations for action, many of the indicators that RVu has identified have international resonance: good governance, economic vitality, quality jobs, development planning, transportation infrastructure and mobility, sustainable food systems, engagement and the role of civil society, and arts and culture development.

4.2 On the Question of Voice: Integrating expert and citizen-based views of progress

Arriving at sustainability indicators that are valid and value-rich, reliable and respectful of diversity, is an additional key challenge. In meeting and matching global goals with local values and means, RVu is also committed to the meaningful role that partnerships and civil society groups, individual citizens, government entities, private businesses, and research universities can play in making a difference and maintaining accountability.

A few quotes illustrate the challenge that RVu has faced between the demand from decision makers for simple, single-trend indices with validity and appeal across political lines, and the opposing demand from representatives of different demographic interest groups for indicators that are more sensitive to difference and that reveal important distinctions.



A City of Vancouver Councillor, commenting on the recommended indicators as presented by citizens, emphasized: “We [elected officials] want this help. I would love to have an indicator that we can all agree on —that we can point to and say, if that’s going down, we’re not going in the right direction. It doesn’t matter what the GDP is doing; if this is going down, that’s a problem.” The Councillor offered this encouragement alongside the recommendation that the indicators be pared down, aggregated, indexed, or otherwise reduced in order to become truly usable.

At the other end of the spectrum, a Vancouver community leader and representative of urban Aboriginal people in the region made a poignant comment upon receiving the indicator recommendations that reinforced the need for a range of indicators able to capture not simply the mainstream trends but the particular value of diversity. In this case, he referred to the value of diverse belief systems coexisting in the region and the inability of a single indicator set to reflect the most meaningful trends for multiple belief systems:

We’re constantly as Aboriginal people measured up against non-Aboriginal people. Indicators for us are always: underemployed, in prison more often, our health is worse than non-Aboriginal people . . . when you actually apply standards that relate to our belief system, relate to the fact that our people have more family ties than non-Aboriginal people, have better relationships to the land and understanding of the land, if you were able to quantify that . . . you would see that our numbers are better than those of non-Aboriginal people.

RVu’s thesis on the question on voice, as reflected in acronym for the Regional Vancouver Urban Observatory is RVu, pronounced “Our View,” is that the views of a diversity of regional residents are critical to arriving at a meaningful set of key indicators of sustainability for the future of the region we share. While it is a tautology that the greater the diversity of views represented in a conversation, the more difficult it becomes to achieve any non-trivial consensus, this kind of consensus is exactly what we must strive for if we aspire to capture “Our View of the Region.”

In this scenario, one possible way forward could be to create a layered indicator system, with the simplest, most aggregated and indexed data at the top level for the immediate needs of decision makers, and additional layers available for further investigation of different cross-sections of diversity, according to more specific needs or critical examinations. Software data management platforms are currently in use to achieve something like this level of indicator organization for decision-support. They are not without their faults and failings. Sophisticated indicator platforms vary directly with resource needs to maintain and calibrate these platforms, to take one important issue. Another issue with this solution is that such platforms will tend to replicate hierarchical patterns in the city as a whole, such that the frustrations and heartbreak of the disadvantaged continue to be tolerated rather than eradicated because they are minority concerns. The layering in of qualitative storyline data, embedded within the data structure, could help mitigate the pitfalls of this model.


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4.3 On the Question of Targets: Focusing on decision-makers and change-agents

Many sustainability indicator projects have been evaluated as failures because of their inability to directly engage and inspire elected decision makers as champions and institutionalizing agents (Rydin, Holman and Wolff, 2003), (Brugmann, 1997). The sentiment is generally that without the strong support of elected leaders, an indicator project’s results will never have sufficient status to tip the scale of a policy decision. In the words of one elected leader in Vancouver:

If you don’t get [decision makers’] attention and you don’t get them activated, what’s the point of having the indicator? Things are just going to keep drifting around in the wrong direction. . . you’ve got to engage the people who have some say in what direction we’re moving. And they’re not always politicians, but that’s part of it.

This is one path to impact of interest to RVu. However, it is RVu’s contention that this is not the only path to impact. Rather than being called upon directly by policy makers to meet the needs of informing particular decisions, indicators may be better able to achieve impact through uptake by change agents – citizens in the community who may hold any number of different positions outside the formal policy arena but who are critical to influencing behavioural shifts in the wider community. Sometimes effective change agents are recognized community leaders called upon by news agencies, business groups, and others for their views. In the Vancouver context, Dr. David Suzuki has been rated “the most trusted Canadian” and is looked to for his stance on a range of political and environmental issues, based on a long-standing environmental television show and powers of public speech. Other times, change agents hold no recognized position at all, but are sufficiently mobilized by a given situation to catalyze great movements. Again in the Vancouver context, the founders of Greenpeace were ‘hippies’ and ‘beatniks’ without recognizable names or positions but nonetheless created a movement which has had profound effects on the whaling and nuclear power industries.

A community leader from a nongovernment organization in Vancouver expressed the need to think about how indicators have an influence beyond the realm of decision-makers:

If you’re a decision-maker, you’re a decision-maker for a short term. If we’re looking at sustainability, longer processes of change [are] ultimately going to change the way that politicians look at this and respond to the indicators. But I don’t think you have to frame the indicators for the politicians who are here and now.

In effect, thinking about the long term precludes the possibility of targeting indicators solely to elected decision makers.

All of the indicators recommended by RVu were selected in part based on their ability to reflect trends that would be amenable to policy redirection. Considerable thought was given and will continue to be given to the type of policy and behavioural change that could bring about more positive indicator trends at a range of scales. However, only one (Number of land use bylaws passed by municipalities that contravene the vision and principles outlined in the Livable Region Strategic Plan) is tied to a specific policy.



One of the key lessons that RVu has taken from the systems-based approach we employed to select and target indicators is that, while we may seek to find key leverage points for change toward sustainable urban systems, these leverage points are not always available to be found. Key turning points within systems are often invisible, can change over time, and different perspectives may recognize such points differently. RVu’s working solution is to continue to expand the range of partners with whom we seek dialogue on our key sustainability systems, in order to better understand these systems and, over time, better target our indicators based on the responses they are fit to produce.

5 Conclusion

This article has presented the background, motivation, process and results of the Regional Vancouver Urban Observatory (RVu) sustainability indicators project in Vancouver, Canada. It has additionally positioned the work of RVu at the integration point of a number of key debates in the sustainability indicators and assessment field, through the discussion of project models, process, and the use of qualitative interview data from key stakeholders in the project. Within the debate about the proper scale of urban sustainability indicator projects, we see global goals for urban sustainability, as represented for example through the Millennium Development Goals, as intricately intertwined with our ability to set and attain regional sustainable development goals, and advocate greater awareness of the ways in which global and local sustainability are interdependent. The second debate relates to the proper scope and focus of sustainability indicator projects, on the continuum from simplified, standardized expert sets to localized and community-driven indicator sets capable of reflecting the diversity of experience of different groups in the region. Here, we are committed to the ongoing work of arriving at a regional consensus on development as an effective guide to decision making, and we believe this consensus is dependent on adequate sensitivity to the growing diversity of socio-econo-environmental experience in the region. The third debate surrounds the question of properly targeting indicator projects to create change. In considering the relative merits of strictly formal policy-based indicators and those indicators that target broad-based community change via the work of change agents, we reject the need to directly address current policy specifically, given the long-term view of sustainable development, and we embrace the work of long-term policy planning, incremental and community-based change toward sustainability with the aid of indicators.


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2 To the credit of the relevance of the urban observatory model to the Canadian context, the Greater Toronto Urban Observatory formed in late 2006. More information about this, the second urban observatory in Canada, can be found at <http://www.gtuo.ca/> [Accessed 12/01/2007].

3 For more information about the Sustainable Region Initiative, please see: <http://www.gvrd.bc.ca/sustainability/about.asp> [Accessed 12/01/2007].


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A. Urzelai et al.

Resumen

El desarrollo de una base de conocimiento común y sólida que permita la máxima objetividad y transparencia en la evaluación de la sostenibilidad dentro del proceso de toma de decisiones, constituye uno de los pilares básicos para su implementación en el planeamiento estratégico y la gestión del territorio. La caracterización del sistema ecológico-ambiental, económico, social e institucional que es objeto de gestión constituye un paso clave en el conocimiento de la red de relaciones que subyace al funcionamiento del sistema y de las interacciones responsables de potenciales sinergias. La traducción de esta información en modelos conceptuales y matemáticos constituye una herramienta útil en el desarrollo de indicadores de sostenibilidad eficaces y relevantes, enfocados desde las necesidades de gestión. En este trabajo se presenta el modelo conceptual que define los componentes e interacciones de un sistema urbano-rural representativo del País Vasco, así como su marco de evaluación.

Palabras-clave: modelo conceptual, sostenibilidad, gestión del territorio.

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1 Introducción

La evaluación integrada de la sostenibilidad es un campo de investigación relativamente reciente, para el cual no existe todavía un marco teórico-metodológico desarrollado (De Marchi et al. 2000; Eggenberger y Partidário, 2000). Sin embargo, existe una serie de requisitos esenciales que deben considerarse al diseñar el marco común para abordar la evaluación de la sostenibilidad. Si partimos del objeto mismo de la evaluación, la definición de sostenibilidad que aparece formulada por primera vez en el ámbito político, en el informe que presenta la Comisión de las Naciones Unidas en 1987 (conocido como el Informe Brundtland), define el desarrollo sostenible como “aquel que satisface las necesidades de las sociedades actuales sin poner en peligro la capacidad de las sociedades futuras de satisfacer las suyas”. La ambigüedad de esta y otras definiciones, por su falta de concreción en cuanto a los objetivos del desarrollo sostenible (¿qué es lo que debe ser sostenible? / ¿en qué grado?), ha sido la razón de numerosas críticas al concepto. Por ello, si queremos abordar la evaluación de la sostenibilidad debemos optar por una definición más operativa del concepto (Paskaleva, 2000). En este sentido, podemos decir que la “sostenibilidad” implica la preservación en el tiempo de determinadas condiciones (ambientales, sociales y económicas) que presentan un valor deseable en relación a un “sistema” dinámico concreto (Costanza y Patten, 1995). Las condiciones que representan dicho valor deberán ajustarse a los principios, criterios o metas generales de sostenibilidad adoptados a nivel del ámbito territorial considerado (véanse “documentos marco de estrategias para el desarrollo sostenible a las diferentes escalas y niveles de la Administración”) pero variarán en función del contexto específico de aplicación; es decir, del sistema en evaluación y de los valores asignados por los agentes implicados a la preservación de los diferentes componentes y elementos del sistema.

Por otro lado, la evaluación de la sostenibilidad debe tener como objetivo proporcionar información relevante y sólida para la toma de decisiones. Por tanto debe considerar la integración de los criterios y elementos que definen el marco de evaluación de forma coherente con el marco de planificación y con el contexto social del sistema que es objeto de evaluación.

De acuerdo a estas premisas, Brindsmead (2005) plantea un marco metodológico para la evaluación integrada de la sostenibilidad en el que distingue las siguientes funciones de integración:

- Integración descriptiva: comprende la comprensión y descripción integrada del sistema en estudio, y de los componentes y procesos que lo estructuran. Incluye la descripción de las relaciones causa-efecto, la modelización o la representación prospectiva de la evolución del sistema.

- Integración evaluativa: comprende la selección de los criterios de evaluación y la integración de los mismos en relación a los objetivos de gestión.

- Integración estratégica: comprende la integración de las diferentes potenciales acciones


Modelización de un sistema territorial “urbano-rural” para la evaluación de su sostenibilidad. Aplicacióna una zona representativa del País Vasco.

de respuesta frente a las posibles desviaciones del sistema de los criterios de sostenibilidad establecidos, en estrategias integradas que se constituyan en alternativas de gestión del sistema descrito. Esta integración debe potenciar que se plasmen las sinergias positivas entre las diferentes acciones propuestas.

- Integración social: comprende la integración del proceso de evaluación en sí mismo dentro del contexto social, político e institucional, integrando las visiones y objetivos de todos los agentes implicados desde los inicios del proceso.

Entendiendo que para alcanzar la sostenibilidad hay que garantizar la correcta articulación e interacción entre los sistemas ecológico-ambiental, social y económico, que la verdadera interacción entre estos sub-sistemas se produce en el territorio, y que el marco en el que ha de desarrollarse esa articulación es el de la gobernanza (coordinación horizontal y vertical, participación ciudadana, etc.), el presente trabajo ha tenido por objeto estudiar la articulación de las funciones de integración mencionadas con una propuesta de metodología para la evaluación de la sostenibilidad en la gestión del territorio. Dicha metodología se ha aplicado a un sistema urbano-rural representativo del País Vasco, en el que la presencia del medio natural es determinante de su estructura. El trabajo presenta los resultados de las fases de definición del modelo conceptual de relaciones causa-efecto y del marco de evaluación del caso de estudio considerado.

2 Metodología

2.1 Propuesta metodológica

Las fases de la propuesta metodológica para el desarrollo de un modelo de evaluación de la sostenibilidad aplicado a la gestión del territorio se presentan en la figura 1. La fase inicial de diseño del marco de evaluación, en el que se establece el alcance de la evaluación (sus objetivos así como límites del sistema en estudio), es clave en el desarrollo de las fases posteriores. El análisis de las fuerzas motrices y de las presiones a través de la participación de todos los agentes implicados constituye uno de los “inputs” de esta fase en la que se establece igualmente el contexto estratégico y social de la evaluación. Las fases posteriores incluyen la elaboración del modelo descriptivo del sistema (asociado al análisis del estado), la elaboración del modelo de evaluación (ligado al análisis del impacto) y la elaboración del módulo para el análisis prospectivo de las diferentes alternativas de gestión, que permite evaluar la idoneidad de las respuestas. Todas estas fases están fuertemente interrelacionadas y pueden retroalimentarse entre sí a lo largo de todo el proceso de diseño e implementación de los modelos.


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Definición PRINCIPIOS de SOSTENIBILIDAD aplicables

MODELO DE EVALUACIÓN

Identificación de los CRITERIOS OPERACIONALES

Definición objeto de la evaluación

Selección de INDICADORES relevantes y de las variables relacionadas

Descripción del sistema: elementos y procesos Elaboración del MODELO

CONCEPTUAL del sistema

Traducción en términos

operacionales (necesidades de

decisores)

Ordenación jerárquica y ponderación de indicadores

SISTEMA INDICADORES

Definición de los valores de referencia para la evaluación: valores UMBRALES, valores OBJETIVO

Normalización valores indicadores: Unidad común

Desarrollo de herramientas de

evaluación

Definición PRINCIPIOS de SOSTENIBILIDAD aplicables

MODELO DE EVALUACIÓN

Identificación de los CRITERIOS OPERACIONALES

Definición objeto de la evaluación

Selección de INDICADORES relevantes y de las variables relacionadas

Descripción del sistema: elementos y procesos Elaboración del MODELO

CONCEPTUAL del sistema

Traducción en términos

operacionales (necesidades de

decisores)

Ordenación jerárquica y ponderación de indicadores

SISTEMA INDICADORES

Definición de los valores de referencia para la evaluación: valores UMBRALES, valores OBJETIVO

Normalización valores indicadores: Unidad común

Desarrollo de herramientas de

evaluación

Figura 1: Metodología para la elaboración de un modelo de evaluación de la sostenibilidad

2.2 Elaboración del “modelo descriptivo” del sistema

La caracterización del sistema ecológico-ambiental, social, económico e institucional que es objeto de gestión constituye un paso clave en el proceso de evaluación de la sostenibilidad de dicho sistema. Dicha caracterización implica subdividir sucesivamente el sistema en sus diferentes componentes con el objeto de trazar la red de relaciones que subyace al funcionamiento del sistema, así como las relaciones causa-efecto o interacciones responsables de potenciales deficiencias o sinergias en el sistema (Settle et al., 2002).

El “modelo descriptivo” del sistema en estudio es una representación simplificada de dicha realidad que lo caracteriza en aquellos aspectos considerados relevantes para los objetivos del estudio (es decir, para la toma de decisiones en la gestión del territorio). Su función es proporcionar descripciones predictivas de la respuesta del sistema a diferentes alternativas de gestión. En su forma más simplificada se corresponden con “modelos conceptuales cualitativos”, y en las más elaboradas con “modelos informáticos de simulación”. La tabla 1 presenta las etapas del proceso de construcción de un modelo descriptivo.



Etapas Tipo modelo

a) Selección de los componentes (elementos y procesos) del sistema y de los sub-elementos.

b) Identificación de las relaciones entre los diferentes componentes y descripción cualitativa (naturaleza y intensidad relativa).

Modelo conceptual cualitativo

c) Caracterización de los elementos y procesos (naturales y antrópicos) seleccionados.

d) Caracterización cuantitativa de las relaciones causa-efecto entre componentes.

e) Simulación matemática y análisis de coherencia interna.

Modelo matemático

f) Codificación del modelo matemático mediante un lenguaje o software de programación.

Modelo informático

Tabla 1: Etapas del proceso de elaboración del modelo descriptivo del sistema

La participación de los gestores, agentes implicados y ciudadanía en las etapas a) y b) del proceso de construcción es fundamental para asegurar la máxima integración del conocimiento científico, el conocimiento experto local y las inquietudes de los agentes implicados desde las etapas más tempranas del diseño, lo que aporta legitimidad al resultado de este proceso.

2.3 Elaboración del “modelo de evaluación” del sistema

La función del modelo de evaluación integrada de la sostenibilidad del sistema es determinar el grado de consecución de los objetivos de sostenibilidad previamente definidos a través de una estrategia de gestión dada o comparar la adecuación a dichos objetivos de diferentes alternativas. El proceso de evaluación se soporta en la determinación de una serie de criterios que permiten comparar las diferentes opciones y en el uso de indicadores y de medidas asociadas que determinan el grado de cumplimiento respecto a los objetivos o criterios establecidos para cada indicador (umbrales de aceptabilidad u otros).

Por tanto, la construcción del modelo de evaluación integrada implica, en primer lugar, la identificación de aquellos indicadores que reflejen el valor de los objetivos de gestión identificados y sean significativos respecto a los procesos y dinámica del territorio en estudio (van der Werf y Petit, 2002). En segundo lugar, la evaluación integrada debe implicar la definición de un modelo de integración de los indicadores que permita su evaluación conjunta. Las técnicas de Análisis Multicriterio (MCA) constituyen las herramientas más utilizadas (DTLR, 2001; Gómez y Barredo, 2005; Hill et al., 2005). La integración es resultado de dos procesos: la agregación sucesiva de los indicadores en indicadores combinados siguiendo una


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estructura jerárquica, y en la ponderación relativa de estos indicadores a los diferentes niveles de agregación, en respuesta a los pesos específicos asignados a los mismos (Schmidt et al., 2005). Esta ponderación puede basarse en las preferencias otorgadas por los agentes implicados en el objeto de la evaluación (agentes sociales, gestores, comunidad científica, etc.) o en información de tipo “objetivo” resultante de la aplicación de análisis coste–beneficio, análisis de riesgos o análisis de impactos. La figura siguiente (figura 2) muestra de forma simplificada los elementos y estructura del modelo de evaluación y su relación con el modelo descriptivo del sistema.

Figura 2: Relación entre el modelo de evaluación y el modelo descriptivo del sistema

3 Resultados y conclusiones

Este apartado expone los resultados correspondientes a la elaboración del modelo descriptivo del sistema y del modelo de evaluación en nuestro caso de estudio. Ambos modelos se han desarrollado desde las necesidades de la toma de decisiones y proporcionan información relevante para la evaluación de las consecuencias de las diferentes alternativas de gestión.

La construcción del modelo descriptivo ha comprendido las siguientes actividades. En primer lugar, la selección de los componentes del sistema y sus sub-elementos se ha basado en el análisis DPSIR del área de estudio que ha permitido identificar las fuerzas motrices y presiones más significativas (ver tabla 2). A este análisis le ha seguido la identificación de los


Modelo descriptivo

Variables: Datos obtenidos a través de medidas directas o indirectas o por

simulaciones basadas en el Modelo descriptivo

… …

Modelo evaluación

Indicadores: Se calculan a partir de las variables. Se trata de los indicadores de nivel inferior. Mediante agregación y

ponderación de los mismos se obtienen los indicadores o índices de niveles

superiores.

Agre

gació

n +

pond

erac

ión

Objetivos de gestión: Los indicadores deben permitir

evaluar las diferentes alternativas en relación a los

objetivos de gestión.

Modelo descriptivo

Variables: Datos obtenidos a través de medidas directas o indirectas o por

simulaciones basadas en el Modelo descriptivo

… …

Modelo evaluación

Indicadores: Se calculan a partir de las variables. Se trata de los indicadores de nivel inferior. Mediante agregación y

ponderación de los mismos se obtienen los indicadores o índices de niveles

superiores.

Agre

gació

n +

pond

erac

ión

Objetivos de gestión: Los indicadores deben permitir

evaluar las diferentes alternativas en relación a los

objetivos de gestión.


componentes dentro de los sub-sistemas ecológico-ambiental, social y económico más susceptibles a las presiones identificadas. La selección de los componentes y descripción de las interacciones entre los mismos se ha apoyado en técnicas participativas para la creación de una visión común y compartida. Se realizó una sesión aplicando técnicas de “juego de rol” que permitió la elaboración del modelo conceptual relativo al sistema en estudio.

• Crecimiento de la urbanización: urbanización intensiva en zonas costeras, urbanización del medio rural.

• Cambios en las actividades y funciones del uso del suelo y del territorio en el medio rural. La tendencia a trabajar crecientemente en las ciudades está cambiando el carácter de las zonas rurales, eliminando el concepto tradicional del área rural, compacta y homogénea.

• Crecimiento de las demandas asociadas al turismo.

• Incremento de la superficie destinada a las infraestructuras de transporte, asociado al incremento del uso del vehículo privado.

• Incremento de la artificialización del territorio y pérdida de la biodiversidad.

Tabla 2: Relación de las principales presiones identificadas.

La figura 3 representa el modelo elaborado. Cada componente del modelo representa a uno (o varios) de los elementos y/o procesos más relevantes para la caracterización del sistema en estudio, en relación al objetivo de la toma de decisiones. En nuestro caso de estudio tales componentes incluyen:

− Ecosistemas terrestres: estructura, función y distribución espacial.

− Sistema hidrológico: calidad y recursos disponibles.

− Identidad cultural y social a través de los elementos, usos y disfrute del medio natural y agroecosistemas.

− Sector económico, relacionado con la explotación directa del medio natural y los agroecosistemas.

− Transporte, como determinante de la distribución de usos del suelo.


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Figura 3: Modelo conceptual descriptivo del sistema en estudio

La formulación matemática de la dinámica de cada uno de estos componentes (y sus subcomponentes) y de las interacciones entre los mismos se basa en el estado del arte del conocimiento científico sobre el proceso en cuestión. Dicho conocimiento se traduce habitualmente en modelos simplificados que proporcionan una información de salida asociable al modelo y criterios de evaluación establecidos (véase apartado siguiente). En el caso que nos ocupa se han identificado como variables de interés para caracterizar la evolución del sistema en relación a los componentes que lo describen, las siguientes:

− Distribución de los usos del suelo:

o Porcentaje de superficie ocupada por suelo urbano.

o Porcentaje de suelo ocupado por infraestructuras de transporte.

o Porcentaje de suelo sellado respecto del total (por tipos de uso: urbanización,

infraestructuras de transporte, industrias, otras actividades económicas, otras infraestructuras).

o Porcentaje de suelo ocupado por segunda residencia.

o Porcentaje de superficie ocupada por áreas de especial protección (LICs, etc.).

o Porcentaje de superficie ocupada por bosques, pastos y suelos agrícolas.

o Porcentaje de superficie ocupada por vegetación de ribera y humedales.



− Biodiversidad e integridad de los ecosistemas:

o Grado de fragmentación de hábitats.

o Superficie de la red de corredores ecológicos afectada por las infraestructuras /

urbanización.

o Porcentaje de superficie ocupada por espacios naturales protegidos, áreas de

interés ecológico o áreas especialmente sensibles a la intervención por infrestructuras / urbanización.

o Porcentaje de uperficie ocupada por hábitats de especies amenazadas.

o Identificación espacial de las áreas de interés.

o Índices de Biodiversidad (por tipologías de usos del suelo).

o Indices de distribución de especies indicadoras, etc.

o Porcentaje de especies amenazadas.

− Conservación del paisaje:

o Índice de calidad paisajística.

o Índice de diversidad paisajística.

o Superficie de paisajes naturales.

o Superficie de paisajes culturales.

o Superficie de paisaje afectada por impactos visuales negativos.

− Mantenimiento de los recursos hídricos:

o Índice BMWP.

o Concentración de contaminantes en las aguas.

o Caudal medio estacional.

o Grado de artificialización de los cauces fluviales.

o Consumo de agua: por habitante, por sectores.

− Estructura social de la población:

o Pirámide de población en función de edad y sexo.

− Funcionamiento sectores económicos:

o Estructura de población activa en función de edad, sexo, formación.

o Tasa de ocupación: Porcentaje de la población ocupada respecto a la población


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activa de cada sector y por sexo.

o Índice de temporalidad de contratación: en función del tipo de contrato (parcial,

temporales, por obra…).

o Producción por superficie de los distintos tipos de cultivo.

o Porcentaje de ingresos generados por el sector respecto a los ingresos totales.

o Nº y porcentaje de agricultores a tiempo parcial.

o Grado de pluriactividad de los grupos familiares de las explotaciones agrarias.

o Participación del turismo en la renta de las explotaciones agrarias.

o Nº de explotaciones con producción certificada de calidad / % respecto al total.

o Distribución de las explotaciones según categorías de calidad reconocidas (DO,

IGP etc.).

− Valoración económica del mantenimiento del medio natural:

o Inversiones públicas y privadas derivadas de la conservación de la fauna y flora, y

cumplimiento de los objetivos propuestos.

o Estimación del valor de las funciones y servicios de los ecosistemas naturales o

seminaturales (contribución a conservación de recursos hídricos, calidad del aire, fertilidad del suelo, protección del suelo frente a la erosión, productividad agroecosistemas, valor recreacional del territorio, valor cultural, valor educativo, etc.).

− Movilidad y accesibilidad:

o Nº Usuarios del transporte público.

o Accesibilidad a los servicios públicos y al transporte comunitario: Distancia

media de acceso a transporte público, frecuencias de servicios.

o Transporte privado: en función del número de vehículos circulantes por vías

urbanas e interurbanas.

o Porcentaje de uso de vehículo privado de un solo ocupante (por tipos de usuarios,

uso, etc.).

o Accesibilidad a servicios (sanidad, educación, asistencial…) en función de

distancia a los servicios y frecuencia.

o Accesibilidad de los lugares de trabajo en zonas periurbanas.

o Accesibilidad de las áreas de baja población (zonas de dispersión geográfica).

o Tiempos máximos de recorrido entre territorios.



o Tiempos de recorrido entre poblaciones pequeñas.

o Tiempos de recorrido entre poblaciones pequeñas y los núcleos principales.

Los valores que toman estas variables pueden determinarse a través de medidas directas o indirectas basadas en información disponible (en el caso de escenarios actuales) o través de procesos de simulación basados en la modelización matemática del sistema (en el caso de escenarios futuros y estudios de alternativas). En la construcción del modelo matemático se utilizará un software especializado en la creación de modelos. Se está estudiando la posibilidad de trabajar con el programa (VENSIM, VENSIM® PLE versión 5) que permite la simulación con datos cuantitativos.

El modelo conceptual desarrollado propone estructurar la gestión sostenible de dicho territorio en torno a los siguientes componentes y objetivos de gestión:

• la gestión de los ecosistemas terrestres desde la preservación de la biodiversidad y de su estructura espacial;

• la gestión del agua y de los ecosistemas asociados, con especial énfasis en el mantenimiento de la dinámica hídrica, mejora de la calidad y gestión de la demanda;

• la protección de elementos de la identidad cultural y social (productos típicos, actividades de ocio, paisaje);

• la minimización del impacto del sector económico sobre la explotación del medio natural, dentro de los márgenes de resiliencia de los ecosistemas afectados;

• la interacción de estos sub-sistemas entre sí y con las infraestructuras de transporte, a través de la optimización de los modos de transporte.

La tabla 3 establece la correspondencia entre los componentes que caracterizan el sistema, los objetivos de gestión y los indicadores de evaluación. A partir de las variables descriptivas seleccionadas, se han identificado 18 indicadores que se mencionan a continuación. La definición del modelo de agregación y ponderación de este sistema de indicadores se encuentra en fase de desarrollo. La metodología se basa en la aplicación del análisis multicriterio para la evaluación integrada de los aspectos sociales, económicos y medioambientales, incorporando las visiones y preferencias de todos los agentes implicados. Se ha optado por el método de jerarquías analíticas de Saaty.


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COMPONENTES OBJETIVOS DE GESTIÓN INDICADORES

Ecosistemas terrestres

Gestión de los ecosistemas terrestres desde la preservación de la biodiversidad y de su estructura espacial

1. Intensidad de artificialización del suelo

2. Consumo de suelo "verde" respecto a la superficie total del territorio

3. Fragmentación de hábitats

4. Identificación de áreas de protección de ecosistemas naturales / seminaturales

5. Biodiversidad

Recursos hídricos Gestión del agua y de los ecosistemas asociados, con especial énfasis en el mantenimiento y mejora de la calidad y gestión de la demanda

6. Índice de Calidad de las aguas

7. Conservación de los cauces fluviales y de la red de drenaje natural

8. Ecoeficiencia en el uso del agua

Identidad cultural y social

Estructura social y protección de elementos de la identidad cultural (productos típicos, actividades de ocio, paisaje);

9. Estructura social

10. Calidad paisajística

11. Calidad de los productos agroalimentarios autóctonos

Sector económico Optimización del aprovechamiento de la explotación del medio natural, dentro de los márgenes de resiliencia de los ecosistemas afectados

12. Empleabilidad por sectores

13. Rendimiento económico

14. Especialización económica vs. diversificación de las actividades productivas

15. Valoración económica de los servicios de los ecosistemas

Transporte y accesibilidad

Optimización de los modos de transporte

16. Oferta de transporte

17. Accesibilidad por transporte público

18. Calidad de servicio del transporte público

Tabla 3: Relación entre los objetivos de gestión y los indicadores de evaluación.

A modo de conclusión, queremos resaltar que la descripción de la dinámica del sistema objeto de evaluación en respuesta a las diferentes alternativas (modelo descriptivo) y la evaluación prospectiva de los resultados de dichas alternativas (modelo de evaluación), son procesos distintos pero no independientes. Los aspectos a considerar en un modelo descriptivo dependen



de los criterios de evaluación implícitos en los objetivos de gestión. Dichos criterios se seleccionan en función de los aspectos del funcionamiento del sistema más directamente afectados por las alternativas de gestión.

La metodología presentada se ha concebido desde esta óptica de integración del modelo que define el sistema y su modelo de evaluación, y permitirá a los responsables en la planificación y desarrollo territorial el planteamiento y análisis prospectivo de posibles escenarios y la evaluación de las implicaciones económicas, sociales y medioambientales asociadas a cada uno de estos escenarios y actuaciones, en definitiva el análisis integrado de la sostenibilidad.

El diseño e implementación de un marco de análisis de este tipo requiere la aplicación de técnicas y metodologías de muy diversa índole (técnicas participativas, técnicas AMC, análisis coste-beneficio, gestión de datos, aplicaciones para la construcción de modelos cualitativos y cuantitativos, etc.) por lo que también desde el punto de vista científico-técnico debe concebirse desde una perspectiva multidisciplinar e integradora. La propuesta presentada (García et al., 2006), combina diferentes métodos y técnicas de análisis. Se ha concebido como un sistema de ayuda a la toma de decisiones, desde una perspectiva múltiple que considera tanto herramientas para el análisis integrado de los factores ambientales, económicos y sociales que afectan a la gestión del territorio, como herramientas que faciliten los procesos de consulta y participación social en sus diferentes niveles de implicación.


Brinsmead, T.S. (2005). Integrated Sustainability Assessment: Identifying Methodological Options. Report presented to the Joint Academies Committee on Sustainability of the National Academies Forum, Australia. <http://www.naf-forum.org.au/papers/Methodology-Brinsmead.pdf>.

Costanza, R., Patten, B.C. (1995: Defining and predicting sustainability. Ecological Economics, 15, p: 193-196.

De Marchi, B., Funtowicz, S., Lo Cascio, S., Munda, G. (2000). Combining participative and institutional approaches with multcriteria evaluation. An empirical study for water issues in Troina, Sicily, Ecological Economics , 34, p: 267-82.

DTLR. (2001). Multi Criteria Analysis: A Manual. <http://www.dtlr.gov.uk/about/multicriteria/index.htm>.

Eggenberger, M., Partidário, M.R. (2000). Development of a framework to assist the integration of environmental, social and economic issues in spatial planning. Impact Assessment and Project Appraisal, 18, p: 201-207.

García, G., Urzelai, A., Santa Coloma, O. (2006). Development of an Integrated Decision Support System for Sustainable Spatial Planning and Management. I Proceedings of the International Conference on Informatics for Environmental Protection. Graz (Austria), 5-8 september.

Gomez, M., Barredo, J.I. (2005). Sistemas de Información Geográfica y Evaluación Multicriterio en la ordenación del territorio. Ra-Ma, SA.

Hill, M.J., Braaten, R., Veitch, S.M., Lees, B.G., Sharma, S. (2005). Multi-criteria decision analysis in spatial decision support. The ASSESS analytic hierarchy process and the role of quantitative methods and spatially explicit analysis. Environmental Modelling and Software, 20, p: 955-976.


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Paskaleva, K. (2000). Operationalizing Integrative Sustainability in National Policy Frameworks. TA-Datenbank-Nachrichten, 2, p: 14-20.

Schmidt, M, João, E., Albrecht, E. (2005). Implementing Strategic Environmental Assessment. Springer.

Settle, C., Crocker, T.D., Shogren, J.F. (2002). On the joint determination of biological and economic systems. Ecological Economics, 42, p: 301-311.

van der Werf H. M.G, Petit, J. (2002). Evaluation of the environmental impact of agriculture at the farm level: a comparison and analysis of 12 indicator-based model. Agriculture, Ecosystems and Environment, 93, p: 131-145.

VENSIM® PLE, versión 5. Ventana Systems, Inc. <http://www.vensim.com/>

World Commission on Environment and Development. (1987). Our Common Future. Oxford University Press.

AGRADECIMIENTOS

Este estudio forma parte del proyecto OIKOS - “Sistemas de Decisión para la Gestión Integrada y Sostenible del Territorio”, financiado por el programa SAIOTEK del Gobierno Vasco.


http://www.vensim.com/

El paper de la organització social en la Sostenibilitat: Noves possibilitats des d'una perspectiva estructuralista.

Sergi Lozano* i Xavier Àlvarez**

*Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques of the Universitat Rovira i VirgiliETSE, Països Catalans 26, 43007 Tarragona, SpainEmail: [email protected]

**Cátedra UNESCO de Sostenibilitat de la Universitat Politècnica de CatalunyaEUETIT, Colom 1, 08222 Terrassa, SpainEmail: [email protected]

S. Lozano i X. Àlvarez

Resum

L'aproximació al concepte de Sostenibilitat des d'una perspectiva sistèmica implica, necessàriament, tenir en compte la influència que la complexitat intrínseca dels sistemes social i natural exerceix sobre les interaccions entre ells. En aquest sentit, l'organització social no ha rebut tradicionalment tanta atenció com a factor d'incidència ambiental com altres qüestions de caire més tècnic (el reciclatge o la eficiència energètica dels sistemes productius, per exemple). En aquest article, plantejem la idoneïtat de l'Anàlisi de Xarxes Socials (un àmbit de recerca pluridisciplinar centrat en l'estudi de l'organització social des d'una perspectiva estructuralista) com a marc conceptual per a desenvolupar els discursos d'alguns autors que sí han incidit en aquesta qüestió, i presentem alguns exemples de conceptes que poden resultar útils en aquesta línia.

Paraules clau: Desenvolupament sostenible, anàlisi de xarxes socials, sistemes complexes, estructura mesoscòpica, resiliència.

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* * *

Título: El papel de la organización social en la sostenibilidad: nuevas posibilidades desde una perspectiva estructuralista.

Resumen: La aproximación al concepto de Sostenibilidad desde una perspectiva sistémica implica, necesariamente, tener en cuenta la influencia que la complegidad intrínseca de los sistemas social y natural ejerce sobre las interacciones entre ellos. En este sentido, la organización social (entendida como expresión de la complejidad de la Sociedad) no ha recibido tradicionalmente tanta atención como factor de incidencia ambiental como otras cuestiones de carácter más técnico (el reciclaje o la eficiencia de los sistemas productivos, por ejemplo). En el presente artículo, planteamos la idoneidad del Análisis de Redes Sociales (un ámbito de investigación pluridisciplinar centrado en el estudio de la organización social des de una perspectiva estructuralista) como marco conceptual para desarrollar los discursos de ciertos autores que sí han incidido en esta cuestión, y presentamos algunos ejemplos de conceptos que pueden resultar útiles en esta linea de trabajo.

Descriptores: Desarrollo sostenible, análisis de redes sociales, sistemas complejos, estructura mesoscópica, resiliencia.

* * *

Title: The role of social organization within sustainability: new possibilities from a structural perspective.

Abstract: When approximating to the Sustainability concept from a systemic viewpoint, it is necessary to take into account the influence of both natural and social systems internal complexity over their interplay. Social organization, that can be seen as an expression of social complexity, has been traditionally not observed as an environmental impact factor comparing to other more technical issues (like recycling or energy efficience of production systems, for instance). In this paper, we propose/claim Social Network Analysis (an interdiciplinar research field focused on the study of social organization from a structural perspective) to be a suitable conceptual framework to develop certain discources of authors that have previously centered on this matter. Moreover, we present some examples of concepts, used in Social Network Analysis, which could be useful to deepen in this work line.

Keywords: sustainable development, social networks analysis, complex systems, mesoscopic structure, resilience.


El paper de la organització social en la Sostenibilitat: Noves possibilitats des d'una perspectivaestructuralista.

1 Introducció

Podem concebre el binomi Societat – Natura com a dos sistemes que constitueixen un de més gran (Figura 1). D'una banda, els éssers humans ens organitzem i actuem en Societat (sistema social) i, de l'altra, la Natura és un conjunt de processos autoregulats en xarxa (sistema natural) que constitueixen el medi ambient que suporta la Societat (Antequera et al, 2005).

A la llum d'aquesta descripció sistèmica, podem veure els diferents models de desenvolupament humà com a diferents maneres de plantejar les interdependències i fluxos entre els dos subsistemes que, pel cas concret del Desenvolupament Sostenible, ens porta a definicions com la següent de Jiménez:

"Conjunto de relaciones entre sistemas (naturales y sociales), dinámica de procesos (energía, materia e información) y escala de valores (ideas y ética). En la medida que los sistemas económicos, ecológicos y sociales interaccionan entre sí de forma interdependiente, su estabilidad dependerá de su capacidad para resistir fluctuaciones, mantener la integridad del conjunto y garantizar sus funciones básicas.

Los valores necesarios para asignar y distribuir los recursos con equidad entre los seres humanos y las otras especies vivas tienen que estar soportados por ideas que propicien la Sostenibilidad Integral. Por su parte, los procesos dinámicos tienen que mantener unas determinadas características de equilibrio, velocidad, trayectoria, intensidad, etc. definidos como vectores afectados por una serie de variables endógenas y exógenas relativas a condiciones físicas, económicas, sociales y políticas que pretenden ser sostenibles en el tiempo, según diferentes contextos espaciales y temporales" (Jiménez, 2000).

Figura 1: Interrelació entre els sistemes social i ambiental. Elaboració pròpia a partir d'una figura de (Antequera et al., 2005 ). S'ha afegit la xarxa en vermell per ressaltar la importància de l'estructura social en les interaccions entre sistemes.


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Aquesta aproximació sistèmica al concepte de Desenvolupament Sostenible implica, necessàriament, tenir en compte de quina manera les interaccions entre subsistemes estan condicionades per la complexitat intrínseca de cada un d'ells. Fa temps que aquesta idea està interioritzada pel que fa a la complexitat intrínseca dels sistemes naturals (com a mínim en l'àmbit acadèmic corresponent), ja que podem trobar extensa literatura sobre la capacitat dels ecosistemes per depurar residus, fixar carboni o produir més aliments en determinades circumstàncies. En canvi, la influència de la complexitat pròpia dels sistemes socials-culturals sobre les seves interaccions amb els sistema natural no ha rebut la mateixa atenció, exceptuant casos molt concrets com (Folch, 2005): “El veritable canvi propugnat pel sostenibilisme és cultural”. Seguint aquesta idea, si veiem la organització social com una expressió de la complexitat intrínseca del sistema social, és raonable preguntar-nos quina relació hi ha entre la manera d'organitzar-se dels grups humans i les seves interaccions amb el medi que els suporta. El següent fragment d'un text de Maya corrobora aquesta afirmació: “La relación entre problemática ambiental y organización social ha sido menos estudiada y, sin embargo, tiene una importancia decisiva.” (Maya, 1999).

Llavors, un cop acceptat que la organització social juga un paper important en les interaccions entre sistemes social i naturals i, conseqüentment, que és necessari incorporar-la a la recerca en Desenvolupament Sostenible, hem de determinar quina de les diverses maneres d'aproximar-se al concepte d'organització social és la més adequada en aquest cas. En aquest sentit, l’estudi de l’organització social a través de l'anàlisi de la seva estructura és una opció especialment interessant per dues raons: D'una banda, una experiència de més de 70 anys de recerca en la matèria i, de l'altra, el fet de que l'estructura social es pot quantificar amb relativa facilitat i, per tant, és relativament senzill incorporar-la en models que poden resultar de gran utilitat com a eines de recerca.

El raonament desenvolupat fins a aquest punt estableix un vincle, potser a primera vista poc intuitiu, entre l'estructura social (com a forma de representació observable i mesurable de l'organització social) i el concepte de desenvolupament en general (com a conjunt de relacions entre el sistema social-cultural i el natural) i del Desenvolupament Sostenible com a cas particular. L'objectiu del present article és, llavors, plantejar una possible via d'aprofundiment en la recerca sobre aquest vincle. Per a fer això, exposem la idoneïtat d'analitzar la qüestió des d'una perspectiva estructuralista, i relacionem les aproximacions descriptives d'alguns autors amb conceptes i metodologies d'anàlisi que es fan servir actualment en l'anàlisi i la modelització d’estructures socials.

La resta de l'article s'organitza de la següent manera: El segon apartat està dedicat a la recerca sobre organització social des d'una perspectiva estructural. El tercer proposa alguns exemples de conceptes aplicables a la qüestió de la relació entre organització social i la interacció entre sistemes socials i naturals i, finalment, el darrer capítol presenta les conclusions i possibles línies futures de treball.



2 Aproximació estructuralista a l’organització social

Tot i que l'estructura només és un dels aspectes que es pot analitzar de l'organització social, l'estudi de l'estructura de relacions d'un grup humà revela indirectament altres tipus de característiques (tan del grup en conjunt com de cada un dels individus que el componen) que serien més difícil d'obtenir mitjançant altres metodologies d'anàlisi. En aquest apartat fem una introducció a l'Anàlisi de Xarxes Socials, un àmbit de treball dins de les ciències socials que es dedica a l'estudi estructural dels sistemes socials i que, gràcies a la recent incorporació d'investigadors procedents de ciències 'dures' com la física o la biologia, s'ha convertit en un marc conceptual ideal per afrontar l'anàlisi de problemes relacionats amb la complexitat dels sistemes socials com és, per exemple, el paper de l'organització social en les interaccions entre els sistemes social i natural.

2.1 Anàlisi de Xarxes Socials

En el seu llibre sobre la Història de l’Anàlisi de Xarxes Socials, Linton C. Freeman escriu: “In social science, the structural approach that is based on the study of interaction among social actors is called social network analysis.” (Freeman, 2005). Efectivament, el tret principal que defineix l’Anàlisi de Xarxes Socials (AXS) és la focalització en l’estructura de les relacions existents entre els actors socials (individus i/o organitzacions) diferenciant-se, així, d’altres disciplines dins de l’àmbit social que incideixen més en els atributs dels individus i en la seva interacció amb l’entorn més proper.

Per entendre aquesta perspectiva estructuralista, cal tenir en compte que els lligams entre actors socials són l’expressió dels fenòmens que es produeixen entre ells a nivell local (intercanvis, transmissions, sol·licituds, etc..) i que aquests, per la seva banda, depenen dels atributs dels actors socials implicats (per exemple, aficions, nacionalitat, professió o nivell socioeconòmic si parlem d’individus i tamany o tipus d’activitat en el cas de les organitzacions). Per tant, tal i com podem llegir en el següent fragment, les xarxes socials són representacions macroscòpiques de les característiques individuals dels actors socials: “In Social Network Analysis the observed attibutes of social actors (such as race or ethnicity of people, or size or productivity of collective bodies such as corporations or nation-states) are understood in terms of patterns or structures of ties among units. Relational ties among actors are primary and attributes of actors are secundary” (Wasserman i Faust, 1994).

Partint d’aquesta idea, els analistes de xarxes socials estudien els trets estructurals de les relacions entre actors socials (com la distribució estadística del nombre de lligams per actor, la concentració de lligams en certes regions de la xarxa, la major o menor centralitat dels diferents actors..) amb la intenció final d’obtenir-ne informació, tant dels individus (la capacitat de coordinar o de fer d’intermediari, per exemple) com del grup (cohesió, robustesa davant dels intents de desestabilitzar el grup, flexibilitat en situacions de canvi..).

Però l’AXS també es basa en la idea intuïtiva de que el comportament dels actors socials (i dels


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grups als que pertanyen) estan condicionats pel substrat social en el que estan immersos. En base a això, els investigadors en AXS proven d’entendre aquests condicionats, establint paral·lelismes entre els diferents patrons estructurals i el comportament dels individus i organitzacions davant de fenòmens de presa de decisions, difusió d’idees, cooperació, integració, etc.

En resum, l’AXS estudia la relació entre l’estructura relacional (nivell macro) i les característiques i comportament dels actors socials (nivell micro). Aquesta relació és retroactiva, és a dir, la xarxa condiciona la manera d’actuar de l’individu (la limita en certs sentits i l’afavoreix en altres) però, al mateix temps, els processos socials a nivell local ‘modelen’ contínuament la topologia mitjançant l’enfortiment, debilitament, destrucció o creació de lligams.

2.2 Ciència de les Xarxes

Els darrers anys, la constatació de que els sistemes socials presenten característiques de sistemes complexes, ha motivat la incorporació massiva a l'anàlisi de xarxes socials d'investigadors procedents de disciplines que, tret de moments i personatges molt concrets, li havien resultat alienes com, per exemple, la física estadística o la biologia. D'una banda, aquests investigadors s'han interessat per les propietats estructurals de les xarxes socials (per exemple, el small world o 'món petit' (Watts i Strogatz, 1998)) i, de l'altra (i, potser, amb més interès), d'aspectes dinàmics com l'aparició de fenòmens emergents de sincronització i autoorganització (per exemple, els aplaudiments i les 'onades humanes' en aconteixements esportius, respectivament (Neda et al, 2000)7) o la interdependència entre els fenòmens socials i l'estructura que els suporta (en el cas de processos de difusió, per exemple (Pastor-Satorras i Vespignani, 2001).

Aquesta incorporació ha contribuït, de manera decissiva, al naixement del que alguns autors anomenen Ciència de les xarxes (Watts, 2003)(Barábasi, 2002), un àmbit de recerca pluridisciplinar amb un ampli ventall de conceptes i eines d'anàlisi, que integra els coneixements desenvolupats durant dècades de perspectiva estructuralista (especialment lligats a l'estructura de les xarxes socials) amb les metodologies i conceptes emprats per estudiar sistemes complexes naturals. Les sinèrgies generades en el si d'aquest àmbit de treball han de permetre aprofundir en qüestions que fins ara s'havien tractat de forma parcial, i encarar-ne d'altres que requereixen plantejaments transversals.

Seguint aquesta línia de raonament, la ciència de xarxes es perfila com un marc conceptual adequat per treballar, des d'una perspectiva estructuralista, el paper de l'organització social en les interrelacions entre el sistema social i natural en general, i les seves implicacions en un Desenvolupament Sostenible en particular.



3 Conceptes estructurals útils per a la recerca en Desenvolupament Sostenible.

Més amunt en aquest text, hem argumentat que es pot establir una relació entre estructura social (com a aspecte particular de la organització social) i els diferents models de desenvolupament (entesos com un conjunt d'interaccions i dependències mutues entre sistemes socials i naturals). Podem trobar referències que posen de manifest aquest lligam a textos de Schumacher (1973), Max-Neef (1998) o Maya (1999), entre d'altres autors.

A la seva col·lecció d'assajos amb el títol “Small is beautiful” (Schumacher, 1973), E.F. Schumacher critica un model de desenvolupament basat en estructures organitzacionals fortament jerarquitzades i cada cop més grans, que concentren els seus beneficis en el centre i ignoren els seus creixents impactes (ambientals, entre d'altres tipus) a la perifèria. Com a alternativa, Schumacher proposa models de desenvolupament basats en organitzacions més descentralitzades i petites, que apropin les preses de decisions a les seves conseqüències i impactes.

En diferents treballs al voltant de la idea del Desenvolupament a Escala Humana (Veure (Max-Neef et al., 1986)), Max-Neef i els seus col·laboradors incorporen l'organització social en el plantejament de diferents aspectes del seu discurs, dels que en destaquem tres: La necessitat de trobar formes d'articulació micro-macro construïdes de baix a dalt i que afavoreixin els processos sinèrgics entre microespais (organitzacions a nivell local); El concepte d'autodependència, entesa com una carcaterística dels grups humans per desenvolupar-se equilibrant la necessària relació amb altres grups humans i la conservació de les trets culturals propis; i la importància de les xarxes de microorganitzacions com a exemple pràctic il·lustratiu dels altres dos punts.

Aquestes i altres propostes no s'han pogut concretar o aprofundir adequadament per falta d'eines conceptuals amb les que treballar. Els coneixements sobre organització social obtinguts a partir de la observació de l'estructura social durant dècades de recerca en AXS, i l'empemta que ha suposat la incorporació recent d'investigadors procedents de ciències naturals a la que fèiem referència a l'apartat anterior, ens proporcionen un bon marc conceptual per aprofundir en aquests discursos. Com a exemple d'això, en aquest apartat presentem dos conceptes que han rebut una atenció especial els darrers anys per part dels investigadors en Ciència de les Xarxes, el de comunitat i el de resiliència, i els relacionem amb algunes de les idees proposades.

3.1 Comunitat

L'interès de Schumacher per l'impacte de l'escala de les organitzacions en l'ambient que les suporta (Small is beatiful 11 ), i de Max-Neef per trobar formes d'articulació micro-macro construïdes de baix a dalt i que afavoreixin els processos sinèrgics entre microespais (que constitueix una de les bases de la seva concepció d'una forma de desenvolupament, el Desenvolupament a Escala Humana 12, que permetria conciliar la realització de les necessitats


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dels grups humans amb la configuració del seu entorn social i ambiental ), posen de manifest fins a quin punt és important pel desenvolupament la manera d'integrar les organitzacions d'escala local i regional en altres d'escala superior. Aprofundir en aquesta qüestió requereix una descripció de la xarxa social a nivell mesoscòpic, és a dir, una aproximació que es centri en les propietats de la xarxa a nivell de grup, a mig camí entre el microscòpic (corresponent a cada un dels individus) i el macroscòpic (a la xarxa sencera). En aquest sentit, el concepte de comunitat (també anomenat cluster o clique, segons l'àmbit de la literatura que consultem) amb el que es treballa actualment en l'anàlisi de xarxes complexes, pot resultar molt útil.

En termes estructurals, una comunitat és un conjunt de nodes connectats més densament entre ells que amb la resta dels nodes de la xarxa (Newman, 2003), tal i com podem veure a l'exemple de la Figura 2.

Figura 2 Concepte estructural de comunitat. En aquest exemple es poden apreciar fàcilment quatre comunitats, és a dir, quatre conjunts de nodes més connectats entre ells que amb la resta de la xarxa.

Elaboració pròpia femt servir l'algotirme presentat a (Newman i Girvan, 2004)

La divisió d'una xarxa social en les comunitats que la composen, ens permet obtenir una informació relativa a la seva estructura i la seva interacció amb els processos socials relacionats que, si analitzéssim la xarxa en el seu conjunt (nivell macroscòpic) o a nivell individual (microscòpic), no obtindríem. Per exemple, l'anàlisi de l'estructura interna i composició de cada



comunitat i dels vincles existents entre elles, és útil per visualitzar els grups formals o informals en els que s'organitza una població, especialment quan aquesta està formada per molts individus (Lozano et al., 2006). D'altra banda, si ens fixem en com evoluciona un fenòmen social dins de cada una de les comunitats, la manera com els comportaments en una comunitat influencien les altres i, finalment, com contribueixen les evolucions de cada comunitat al comportament global observat a la població sencera, podrem entendre millor com s'organitza el grup humà objecte d'estudi pel que fa al fenòmen estudiat i, fins i tot, determinar quines característiques propietats de l'estructura organitzativa són més desitjables de cara a potenciar o dificultar aquest fenòmen (Lozano et al. 2007).

Precissament, la recerca centrada en la relació entre l'estructura social a nivell de grup i la dinàmica (entesa com l'evolució dels fenòmens i procesos socials), constitueix un bon exemple de la potencialitat guanyada per l'AXS amb la incorporació d'investigadors procedents de les ciències 'dures'. D'una banda, per la tasca de desenvolupar nous procediments i algoritmes per dividir les xarxes en les seves comunitats, portada a terme els darrers anys especialment per físics estadístics (Danon et al., 2005). De l'altra, per determinats treballs aportats des de la biologia que relacionen algunes funcionalitats dels sistemes complexes naturals amb la seva estructura a nivell mesoscòpic (Guimerà i Amaral, 2005), i que aporten idees i conceptes que es podrien aplicar a qüestions semblants però de l'àmbit social com, per exemple, l'estudi i disseny d'organitzacions. (Lozano et al., 2007) és un exemple és un exemple de com es pot aplicar l'anàlisi mesoscòpic o intermedi a l'estudi de la relació entre funcionalitat (en aquest cas, la cooperació entre individus d'una població) i l'estructura a nivell de grup.

3.2 Resiliència

Buscant a la literatura al voltant de la idea de Desenvolupament a Escala Humana, trobem un altre exemple d'idees que destaquen (des d'una perspectiva estructuralista) el paper de la organització social en el desenvolupament, i que es poden relacionar amb un concepte treballat a la Ciència de les Xarxes. A (Max-Neef et al., 1986) s'afirma que, per a assolir un desenvolupament a escala humana, els grups humans han de presentar una sèrie de característiques, entre les que hi ha la necessària combinació de capacitat d'adaptació al seu entorn socioeconòmic i protecció de la seva identitat cultural vers agents externs (mitjançant el concepte d'autodependència, que hem esmentat a l'apartat anterior). Aquesta idea de conciliació entre adaptabilitat i resistència es pot relacionar amb un altre concepte àmpliament treballat a la literatura recent sobre Ciència de les Xarxes: la resiliència.

Tot i que un dels significats més comuns del concepte de resiliència és el d'una propietat de certs materials, per la qual aquests poden tornar a la seva forma original després de patir una deformació per sota d'un cert límit d'elasticitat (Diccionari Webster, 2007), a la literatura sobre sistemes complexes adaptatius la resiliència s'entén, segons (Carpenter et al., 2001), com la capacitat d'un sistema de mantenir-se en un estat determinat davant d'alguna mena de perturbació


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externa, gràcies a les seves capacitats d'adaptació i autoorganització.

De fet, fa dècades que el terme resiliència es fa servir a la recerca sobre sistemes ecològics, per referir-se a la capacitat dels ecosistemes per adaptar-se i mantenir diferents tipus de funcionalitats davant de la irrupció d'agents externs (Holling 1973) (Westman 1978). Pel que fa als sistemes socials, en canvi, l'ús d'aquest terme és més recent i menys comú. Podem trobar un exemple interessant de com es pot entendre la resiliència en sistemes socials en la següent definició, extreta del WEB de la International Strategy for Disaster Reduction de les Nacions Unides: The capacity of a system, community or society potentially exposed to hazards to adapt, by resisting or changing in order to reach and maintain an acceptable level of functioning and structure. (ISDR, 2007).

Dins de la literatura sobre Ciència de les Xarxes, la resiliència s'ha tractat habitualment des d'un punt de vista estrictament estructural, assimilant-la a la idea de connectivitat, és a dir, la capacitat de mantenir connectats els elements que composen un sistema (Newman, 2003) (da Fontoura, 2004) i (Ehrhardt et al., 2005). En aquesta mena de treballs, generalment aplicats a àmbits com les xarxes de comunicació, transport o de distribució elèctrica, un sistema (una xarxa) es considera més o menys resilient en funció del nombre 'd'atacs' o 'fallades' (entesos com trencament de lligams) que pot suportar mantenint connectada una part important dels seus elements. Darrerament, però, comencem a trobar treballs que relacionen les xarxes socials amb una concepció de la resiliència més àmplia, procedent de l'estudi dels sistemes ecològics (Walker et al., 2006). En aquesta altra mena de treballs, impulsats sobretot des d'un grup de recerca multidisciplinar anomenat Resilience Alliance11 , la xarxa deixa de ser l'element central del qual és important mantenir la integritat, per passar a ésser considerat una part del sistema que condiciona la seva capacitat de reorganitzar-se dinàmicament davant de forces externes, procedents del seu entorn social o ambiental.

Aquesta segona concepció de la resiliència portada a aspectes d'organització social més enllà de la gestió ambiental (que és el seu camp d'aplicació més habitual fins ara) pot resultar molt útil per desenvolupar la idea d'autodependència plantejada a (Max-Neef, 1998). En aquesta línia, (Lozano i Arenas, 2007) és un treball que aplica el concepte de resiliència a l'àmbit del desenvolupament regional.

4 Conclusions i línies futures

En aquest article hem ressaltat la importància de la organització social (com a expressió de la complexitat del sistema social-cultural) en les interaccions entre els subsistemes social i ambiental, una qüestió tractada per alguns autors però que requereix un estudi més profund en el marc de la recerca en Desenvolupament Sostenible.

Com a perspectiva d'aproximació adequada a aquesta qüestió, hem plantejat l'estudi de l'estructura social, que és la base d'un àmbit de treball dins de les ciències socials (l'Anàlisi de Xarxes Socials) que està guanyant relevància darrerament, especialment des de que s'hi han



incorporat investigadors procedents de disciplines pròpies de les ciències naturals, i hi han aportat tota una sèrie de conceptes i eines relacionats amb els sistemes complexes.

Finalment, per exemplificar la idoneïtat de l'aproximació proposada, hem presentat dos conceptes que trobem actualment a la literatura corresponent a aquest àmbit de treball (comunitat i resiliència), i hem analitzat com es podrien aplicar per aprofundir en dos discursos que relacionen l'organització social i la interacció entre els sistemes social i ambiental: L'impacte de l'escala de les organitzacions de Schumacher, i la concepció de Desenvolupament Humà Sostenible de Max-Neef.

Els conceptes i les eines de prospectiva i modelització emprades actualment en l'àmbit de recerca anomenat Ciència de les Xarxes, poden resultar especialment útils en l'anàlisi de determinades qüestions que relacionen organització social i Desenvolupament Sostenible com, per exemple, la difusió de certs valors, el desenvolupament local i regional a partir de xarxes de microorganitzacions, o les agendes 21 i altres experiències de participació en general. Per desenvolupar la línia de recerca plantejada en aquest article, els següents passos s'haurien de dedicar a aprofundir en l'aplicabilitat, a l'estudi de la relació entre Desenvolupament Sostenible i organització social, d’aquests conceptes i eines. D'una banda, seria adequat aprofitar treballs existents a la literatura corresponent a la Ciència de les Xarxes, interpretant-los i aplicant-los a àmbits de treball i recerca com els que comentem més amunt. De l'altra, convindria fer servir metodologies pròpies d'aquesta mena de treballs per a elaborar propostes completament noves.

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Modelización participativa para la evaluación integrada de la sostenibilidad de los recursos hídricos: el modelo del mundo celular y el proyecto matisse.

J. David Tàbara* , Bodil Elmqvist, Akgun Ilhan, Cristina Madrid, Lennart Olson, Michel Schilperoord, Pieter Valkering, Patrick Wallman and Paul Weaver

*autor a quien debe dirigirse la correspondencia. Address: Institute of Environmental Science and Technology (IEST) Autonomous University of Barcelona, Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Vallès (Barcelona, Catalonia). [email protected]. Esta investigación es parte del proyecto europeo en curso Matisse- Tools and Methods for Integrated Sustainability Asssessment, coordinado por el profesor Jan Rotmans del Instituto DRIFT de la Universidad Erasmus en Roterdam, Holanda. Traducido del inglés por Elena Domene

J. Tàbara et al.

Resumen

El presente trabajo describe el proceso participativo vinculado al desarrollo y la implementación del prototipo de un modelo que tiene como principal objetivo servir de soporte durante el procesos de Evaluación Integrada de la Sostenibilidad (EIS) de diferentes opciones políticas de gestión de los recursos hídricos a diferentes niveles de acción. El modelo – llamado el Modelo del Mundo Celular (MMC) – se centra en la representación del comportamiento de los agentes respecto a sus relaciones sistemáticas con el medio ambiente. Esto se consigue principalmente mediante el análisis tres aspectos. En primer lugar, se analizan los intereses, motivaciones, creencias culturales y otras condiciones estructurales que condicionan la conducta de los agentes en el usos de las reservas y flujos de agua. Segundo, mediante el estudio a diferentes escalas del impacto sobre los ecosistemas naturales y el medio ambiente en general del comportamiento de los usuarios. Por último, se realiza de forma co-evolutiva el análisis del impacto de esos cambios ambientales en el comportamiento de los agentes. El MCM utiliza una perspectiva integrada, multi-escalar y basada en agentes. Los agentes operan en un único sistema interrelacionado en el cual cada individuo o agente colectivo responde a su disponibilidad y uso de un conjunto de reservas y flujos de reglas sociales e instituciones (S), energía y recursos (E) información y

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J. Tàbara et al.

conocimiento (I), que a su vez provocan impactos y cambios (C) en el sistema socio-ecológico. Este modelo se está desarrollando conjuntamente con Grupos de Discusión como parte de un proceso de Evaluación Integrada participativa. En el proceso de participación intervienen actores reales involucrados en la gestión del agua que aportan su conocimiento sobre el comportamiento de los agentes y la posible arquitectura del modelo para incrementar su robustez social y su relevancia política. Nuestra investigación forma parte del proyecto MATISSE (Methods and Tools for Integrated Sustainability Assessment) financiado por la Unión Europea.

Palabras clave: Evaluación Integrada de la Sostenibilidad, modelos hídricos, participación.


Modelización participativa para la evaluación integrada de la sostenibilidad de los recursos hídricos: elmodelo del mundo celular y el proyecto matisse.

1 Introducción

Este trabajo presenta un prototipo de modelo y proceso participativo que tiene como objetivo la mejora de la Evaluación Integrada de la Sostenibilidad (EIS) del uso de recursos naturales escasos, y en este caso, el del agua. La EIS tiene una clara voluntad de influir en la estrategia política a diferentes escalas e implica un cambio de paradigma. Su propósito es el de revelar la falta de integración de los actuales enfoques para afrontar los problemas persistentes de insostenibilidad. La insostenibilidad puede ser entendida como el resultado de la acumulación de efectos resultantes de soluciones previas tomadas en base a una perspectiva no sistémica, tanto en el campo político como en el científico. Las soluciones que se han dado hasta ahora a problemas persistentes crean problemas que serán mayores, y más difíciles de tratar por las instituciones sociales en próximos estadios de desarrollo. En la actualidad, las herramientas y métodos existentes para afrontar la sostenibilidad siguen habitualmente ligadas a perspectivas unidisciplinares, siendo un ejemplo paradigmático el predominio de indicadores económicos usados para evaluar el desarrollo actual. La EIS aporta el enfoque necesario, desde un punto de vista más contextualizado que es capaz de integrar y representar diferentes criterios, ámbitos y formas de enmarcar problemas persistentes, así como de explorar posibles vías de acción individual y colectiva para la adaptación.

La investigación presentada aquí forma parte del proyecto en curso MATISSE que tiene el objetivo de desarrollar nuevos enfoques capaces de afrontar los problemas persistentes de insostenibilidad y de explorar intervenciones políticas integradas. En el MATISSE se considera que la evaluación de la sostenibilidad tiene dos vertientes: la de la aplicación de procesos y la de la exploración de procesos. Los objetivos del MATISSE abordan el desarrollo de enfoques para explorar y aplicar paradigmas alternativos que se centren en evaluar interdependencias sistémicas, consulta, participación y aprendizaje social, más que en pronosticar “impactos”. Por eso parece necesario diferenciar la EIS de la Evaluación de Impacto Estratégica o de la Evaluación de Impactos. Las principales diferencias se resumen en la Tabla 1 (Weaver & Jordan, 2006):


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Elementos para una comparación

analítica

Evaluación Integrada de la Sostenibilidad

Evaluación de Impacto y Evaluación Ambiental

Estratégica

Paradigma Orientado a apoyar la transición Incremental, centrado principalmente a mantener el actual estado de las cosas.

Alcance Amplio, multi-temático Enfocado, limitado a un único tema.

Orientación Hacia la búsqueda de objetivos Sigue objetivos ya predeterminadosEnfoque Holístico Parcial (p. ej. Solo basado en

evaluaciones económicas)Proceso Cíclico LinearEscala A múltiples escalas A una única escalaAgentes implicados Tanto agentes emergentes (niche

agents) como del régimen dominantePrincipalmente agentes del régimen dominante

Poder Tiene en cuenta los poderes emergentes

Sólo tiene en cuenta el poder institucionalizado.

Trade-off Multiples (A versus. B versus C versus….). Incluye múltiples valores.

Únicos (A vs. B), de uno en uno.

Aprendizaje Aprendizaje social Aprendizaje cognitivo (e.g., habilidades técnicas)

Ante-Post Ex-ante; procesos que incluyen un proceso amplio para determinar el alcance la evaluación, generar visiones, generar una agenda, configurar experimentos y llevar a cabo la integración y el aprendizaje de experiencias.

Evaluación ex-post. No incluye ninguna de estas fases de la EIS

Tratamiento de los impactos

Como desconocidos (e.g., precaución)

Como si fueran conocidos o se pudieran conocer de antemano.

Tabla 1. Comparación de EIS con EI/ EAE (Adaptado de Weaver & Rotmans, 2005)

La EIS ha sido definida como un proceso de exploración y de aplicación en un contexto de acción particular:

La EIS es un proceso cíclico y participativo de exploración del alcance, visión, experimentación, y evaluación a través del cual se desarrolla y se aplica una interpretación compartida de la sostenibilidad en un contexto determinado y de una manera integrada, con la finalidad de explorar soluciones a problemas persistentes de desarrollo no sostenible (Weaver and Rotmans, 2005).

Desde este punto de vista, las nuevas herramientas y metodologías para la EIS se caracterizan por:

• Identificar las causas relacionales de la insostenibilidad. Este proceso implica un conocimiento profundo del comportamiento de los múltiples agentes implicados, así como del significado que para éstos tiene la sostenibilidad. Por tanto, es necesario el desarrollo de nuevas herramientas capaces de incorporar y representar diferentes perspectivas y formas de



razonamiento.

• Construir vías alternativas y escenarios capaces de explorar y evaluar las posibilidades de minimizar, modificar o erradicar los actuales condicionantes de la insostenibilidad de una forma sistémica e integradora. Estos condicionantes están relacionados con los agentes y explican sus comportamientos.

• Aumentar las posibilidades de aprendizaje social mediante el establecimiento de procesos de coproducción de conocimiento ya existentes y de su aplicación en el caso de los recursos naturales. Ésta es una función intrínseca y fundamental del desarrollo de la metodología, y la razón por la cual se han incluido los diferentes actores implicados a la hora de definir el problema en cuestión (en este caso, insostenibilidad). Las herramientas para la evaluación de la sostenibilidad deben ayudar al aprendizaje social y a la exploración de interdependencias sistémicas, bajo condiciones de incertidumbre y contingencia.

• Integrar ambos, los aspectos sociales y biofísicos que condicionan la adaptación de la sociedad a la necesidad de sostenibilidad y el conocimiento cuantitativo y cualitativo (tanto de los sistemas sociales como de los naturales) usando una perspectiva integrada y abierta. Así, nuestra herramienta se basa en el trabajo interdisciplinar, combina elementos de diferentes disciplinas (ciencias naturales y sociales) y trata de incorporar el conocimiento del comportamiento, la percepción y la manera de entender la sostenibilidad de los diferentes actores implicados. Todo esto desde los primeros estadios de la metodología y de una forma participativa.

Un supuesto clave de nuestra forma de entender la sostenibilidad y del desarrollo de nuestro modelo es que ésta se basa en la existencia de límites. Sin embargo, estos límites son relativos, no absolutos, ya que dependen de las relaciones entre el hombre y el medio. Es decir, dependen tanto de la evolución de la organización social, el conocimiento y la tecnología, como de los impedimentos puestos por los sistemas biofísicos. En relación con los últimos, nos referimos tanto al agotamiento de los recursos naturales como a la capacidad de los ecosistemas de absorber la contaminación (por debajo del umbral por el cual el ecosistema no sería capaz de ofrecer servicios ambientales a largo plazo). Una vez se han superado los límites de la disponibilidad de recursos y/o de la capacidad de regeneración de los ecosistemas se entra en una situación irreversible de falta de sostenibilidad.

El objetivo de este artículo es presentar algunos ejemplos de trabajos en curso en el desarrollo de un nuevo modelo y proceso participativo cuyo objetivo es ayudar a la Evaluación Integrada de la Sostenibilidad (EIS) de los recursos hídricos, englobada en el proyecto MATISSE. La aplicación mostrada en este artículo es solamente una parte relativamente pequeña de un proyecto de investigación todavía mayor que engloba los siguientes ámbitos: cambio de usos del suelo, agricultura, nuevas tecnologías (hidrógeno) y desmaterialización. Además, los resultados mostrados en entre trabajo son susceptibles de evolucionar rápidamente a medida que se avance en el conocimiento del comportamiento individual y colectivo de los agentes, sus impactos sobre


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el medio, y sucesivamente, en las consecuencias de dichos cambios en la capacidad de adaptación de los agentes.

2 Modelizar la sostenibilidad: evolución de los instrumentos

Una breve revisión de la evolución de la modelización de las interacciones entre el hombre y el medio (ver Figuras, 1,2,3) revela como en las tres últimas décadas ha habido un proceso de simplificación de los elementos introducidos y representados en los modelos y un incremento de la representación del papel jugado por lo sociedad (individuos, organizaciones, y otros agentes colectivos).

En lo que se refiere a la evolución de los modelos de Evaluación Integrada se puede observar un cambio de enfoque, como se plasma en Weaver and Rotmans (2005) cambiando de:

• desde el lado de la oferta a desde el lado de la demanda

• uni-disciplicar a inter-disciplinar

• tecnocrático a participativo

• objetivo a subjetivo

• certero a incierto

• predictivo a explorativo

Y al cual nosotros añadimos, como uno de los desarrollos recientes más importante, el cambio de énfasis de las herramientas de modelización de la EIS:

h) Desde representación del cambio biofísico a la representación de la componente social.

Lo que implica un mayor reconocimiento del papel de las ciencias sociales en las ciencias ambientales y en el conocimiento de la sostenibilidad.



Figura 1. Conceptualizaciones tempranas de las interacciones entre los sistemas humanos y los sistemas naturales - I (procedente de D, Meadows et al. 1972)

Figura 2. Conceptualizaciones tempranas de las interacciones entre los sistemas humanos y los sistemas naturales -II (procedente de Wieringa and van Soest, 1985).


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Figura 3. Conceptualizaciones tempranas de las interacciones entre los sistemas humanos y los sistemas naturales -III (procedente de.

Robinson, 1991).



3. El modelo del mundo celular

Durante el desarrollo del proyecto Matisse, se ha desarrollado una nueva herramienta para la EIS de los recursos hídricos en diferentes fases, que corresponden sobretodo a la fase de alcance y de visión de la EIS. En primer lugar, hemos elaborado una serie de Grupos de Discusión de Evaluación Integrada (Kasemir et al. 2003) con una muestra de actores relevantes en la cuenca del río Ebro para conocer el comportamiento de los agentes y sus visiones, ideas de la (in)sostenibilidad en el uso de los recursos hídricos1. Hasta el momento se han realizado dos talleres, ambos en la Cuenca del río Ebro (Tàbara, 2006a, 2006b). En segundo lugar se ha construido un modelo conceptual, llamado el Modelo del Mundo Celular (MMC) que pretende proporcionar una perspectiva sistémica total (Boulding, 1985, Tàbara, 2005) del uso de las reservas y flujos de agua. La función del MMC es el de explorar y comunicar, desde una perspectiva teórica, desarrollos actuales y futuros plausibles del uso de los recursos hídricos empleando para ello una sencilla herramienta informática que sólamente puede ser utilizada en un contexto de referencia particular – como en nuestro caso de la cuenca del río Ebro. Sin embargo, sólo algunas aplicaciones e interfaces del MMC son operativas en este momento. En tercer lugar, se ha empezado la implementación real del modelo conceptual de forma virtual junto con una interfaz susceptible de ser utilizada en marcos participativos con actores relevantes, como en los grupos de discusión. El Cuadro 1 y las Figuras 4 y 5 ofrecen un resumen del contenido conceptual del MMC:


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Figura 4. Representación basada en agentes del Modelo Mundo Celular



Cuadro 1: Modelo del Mundo Celular, v.1.2• El Modelo del Mundo Celular (MMC) considera el amplio sistema hídrico mundial como

si solamente hubiera una única gran cuenca fluvial interconectada por flujos continuos y reservas de agua real y virtual (p. ej., el agua contenida en productos alimentarios).

• En el MMC la estructura del sistema socio-ecológico se compone de un grupo de agentes, referidos como “células” u “órganos”, cada uno de los cuales representa individuos, comunidades, organizaciones o regiones dentro de la cuenca. El funcionamiento de cada agente depende de la disponibilidad de una reserva mínima de agua y de un flujo real o virtual, referido como “agua cinética”. Cada agente crea y cambia el medio ambiente y, en este sentido y desde una perspectiva co-evolutiva, se entiende que los agentes son también medioambiente. En otras palabras, desde el punto de vista de la sostenibilidad, si no hubiera agente no habría ningún sistema que sostener, por lo que los agentes conforman el principal mecanismo que une una estructura cambiante y el contenido del sistema socio-ecológico.

• El comportamiento de cada agente en relación al recurso hídrico depende y se ve afectado por la disponibilidad y su uso de energía (E, por ejemplo para el transporte de agua), la normas proporcionadas por su contexto institucional y la estructura social (S), y por su conocimiento base y su grado de información (I). Sucesivamente, el uso de las reservas y flujos de agua crean, evolucionando conjuntamente, nuevos impactos sobre el resto de los agentes del sistema, en forma de nuevas condiciones de uso del agua y cambio socioambiental (C).

• Tanto las reservas como los flujos de agua real y virtual usados por cada individuo o agente colectivo (célula) se pueden cuantificar y representar en términos de “tamaño” y “velocidad”, y por tanto se pueden evaluar los cambios de uso de una forma relacional e integrada.

• El MCM debería permitir la evaluación de las relaciones entre las dinámicas de los flujos y las dinámicas de las reservas de agua. Por ejemplo, desde una perspectiva global, un aumento de los flujos en forma de agua real o virtual conducen a la reducción de reservas y pueden afectar también sobre la calidad del agua disponible.

• Las reservas y los flujos de agua pueden dividirse a su vez en reservas y flujos sociales, económicos o ecológicos, dependiendo de sus principales funciones. La capacidad de resiliencia de los ecosistemas hídricos depende del mantenimiento de un mínimo de agua dedicado a reservas y caudales ecológicos. De forma similar, el mantenimiento de las dinámicas sociales y económicas dependen del mantenimiento de una reserva mínima y de las dinámicas de la buena calidad del agua. La calidad del agua puede ser evaluada en relación a los servicios de los agentes derivados del uso del agua.

• Los Sistemas de Información Geográfica permiten representar los impactos y los cambios ambientales (C) sobre los usos del suelo de una creciente (demanda/oferta) extracción o disponibilidad de agua real o virtual en una parte del sistema (“célula”, órganos”, o “región”) comparado con la extracción y la disponibilidad del agua virtual o real de otras partes del sistema.

• Las primeras versiones del MCM se centran solamente en las reservas y los flujos de agua dulce a la escala de cuenca y de agente. Por tanto el modelo de momento no tiene en cuenta el agua marina o las aguas no usadas o que no toman parte en el funcionamiento del sistema social o no tienen relación con el sistema hídrico global.

• En la versión actual del MCM (v.1.2) los agentes no se limitan a los agentes humanos sino que también se pueden modelizar fuentes no-humanas de cambio como agentes.


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En el MMC los agentes están representados como un grupo de células, que cuentan como individuos, comunidades, cuencas hidrográficas y regiones. Las células existen en un ambiente que se caracteriza principalmente por unas reservas y unos flujos de agua real o virtual. La interacción de las células con las reservas y flujos de agua (movimiento y consumo de agua, cuantificados en términos de tamaño de la célula) dependen de la disponibilidad de energía, así como del tipo de instituciones e información disponible. El uso de agua y de energía de cada célula provoca nuevas presiones en el sistema global (por ejemplo, incrementando las emisiones de CO2, y por tanto cambiando el sistema global de precipitaciones). Este enfoque “celular” sugiere entender el sistema como un ser vivo. Por ejemplo, James Grier Miller (Miller and Miller 1978) defiende que los seres vivos existen en siete niveles diferentes (cada uno con una estructura y procesos determinados): células, órganos, organismos, grupos, organizaciones, sociedades y sistemas supranacionales. Otra característica de los seres vivos es la forma en que mantienen y reparan sus estructuras: principalmente por el uso y acumulación de materia y energía en una región y en un espacio y tiempo determinado. Las estructuras de los seres vivos están en desequilibro y se mantienen por el uso de materiales y energía exo-somática por medio de procesos metabólicos y se organizan en relación a otros seres vivos y al ambiente en el que viven en ciclos de materia relativamente cerrados. Las estructuras cambian como parte del sistema en relación con otros seres vivos. En los niveles más altos de organización hay comportamientos diferenciados, emergentes, que no pueden ser descritos en los mismos términos que en sistemas de organización más simples. Los enfoques “celulares” se deben relacionar también con estudios de Vida Artificial y con otros campos basados en el uso de una herramienta llamada “autómata celular”. Éste es un modelo que consiste en un conjunto regular e infinito de células, cada una en grupo finito de estados. Cada célula tiene reglas para actualizarse que se basan en los valores del vecindario. Cada vez que las reglas se aplican al conjunto completo se produce una nueva generación.

Por tanto, el MCM reconoce la existencia de agentes colectivos, una noción que está relacionada de alguna manera con la de enjambres (swarms) en la creación de modelos. La componente fundamental para organizar los agentes en este tipo de modelos “enjambre” es precisamente un objeto llamado “enjambre” (Minar et al. 1996). Un enjambre es una colección de agentes con un mismo programa de acciones. Por ejemplo, un enjambre podría ser una colección de 10,000 individuos, 10 comunidades, 3 cuencas fluviales y una región, y un programa simple: los individuos consumiendo y transportando agua y energía y las instituciones intercambiando información. El enjambre representa un modelo entero que contiene tanto los agentes como las representaciones temporales. Además los enjambres, para y por contener a los agentes, pueden ser ellos mismos agentes. Un agente típico se ejemplifica por una serie de reglas como respuestas a determinados estímulos. Pero un agente puede también ser un enjambre, es decir, un grupo de objetos con un programa de acciones. En este caso, el comportamiento de los agentes se define por un fenómeno emergente de los agentes que forman en enjambre. Se pueden construir modelos jerárquicos enlazando múltiples enjambres. En nuestro caso, los individuos siguen y



comparten un conjunto de reglas, recursos e información comunes para todos, y no pueden tomar decisiones de la misma forma que los agentes individuales.

Figura 5. Representación simplificada del Modelo Mundo Celular. Una situación de insostenibilidad puede ser representada como aquel estado en que el conjunto del tamaño de los agentes que ‘pueblan en mundo celular’ supera la capacidad del sistema de satisfacer la demanda de crecimiento de cada uno de ellos.

donde:

a) S: Instituciones y estructura social (Sistema normativob) E: Energía y recursos (Sistema biofísico) c) I: Información y conocimiento (Sistema simbólico y de

representación)d) C: Cambio socio-ambiental (Sistema de condiciones

cambiantes en el entorno)e) T: Tamaño socioambiental del agente.

En la simulación actual del Medio Ambiente basada en agentes el concepto de enjambre se continúa utilizando, aunque a menudo no se les llama enjambres, sino simplemente se les conoce como un conjunto de modelos que se programan e interaccionan conjuntamente. De esta manera, para materializar la visión del avance de una nueva herramienta para la EIS de los recursos hídricos, hemos optado por el desarrollo de un modelo que sea capaz de representar:

• Relaciones entre cambios de comportamiento individual de los agentes y los cambios ocurridos a diferentes escalas, incluyendo el Mundo, entendido como un sistema único total.

• Dinámicas a largo plazo (por ejemplo, ofreciendo escenarios para el 2030).

• Cambios de usos del suelo, con Sistemas de Información Geográfica.


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Figura 6. El submodelo SEIC

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• Cambios en el “tamaño” de los agentes, y de las regiones y contextos socioambientales de acción (en nuestro primero prototipo, solamente agua y energía).

• Efectos en los cambios de velocidad del sistema en su conjunto, y la relación de la velocidad con la disponibilidad de energía (cinética) y recursos, considerando que diferentes velocidades tienen lugar en diferentes partes del sistema y a diferentes niveles.

• Relaciones entre la escala y la irreversibilidad.

• Efectos de los flujos de energía y de materia en la evolución de diferentes unidades de análisis como individuos, comunidades, cuencas fluviales, regiones y el Sistema Mundial, incluyéndose aquí también la relación entre consumo de agua y disponibilidad de energía.

• Los costes energéticos de la calidad del agua y de la cuenca fluvial (por ejemplo, los costes energéticos de la resistencia al cambio).

• Las compensaciones y efectos entre las respuestas a problemas persistentes y las causas de nuevos problemas persistentes a escalas diferentes. Para el caso del agua, hay compensaciones evidentes entre los efectos locales positivos a corto plazo sobre la calidad del agua y los efectos globales negativos a largo plazo sobre el cambio climático (por ejemplo, mediante la emisión de gases de efecto invernadero como resultado del funcionamiento de las plantas de tratamiento de agua).

4 El comportamiento de los agentes y la sostenibilidad: una perspectiva sistémica

Como ya se ha dicho, El MMC toma una perspectiva sistémica multi-escalar basada en agentes, en la que cada individuo o agente colectivo responde a la disponibilidad y uso de un conjunto de reservas y flujos de normas e instituciones (S), recursos y energía (E), información y conocimientos (I), que a su vez provoca cambios socio-ambientales (C) o impactos en el sistema socio-ecológico. A esto le hemos llamado el modelo SEIC (Tàbara, 2003) que proviene de la sociología ambiental, y pretende entender el comportamiento de los agentes en relación a otros agentes así como con el medio ambiente como un todo2.

Por ejemplo, para evaluar la sostenibilidad de un determinado desarrollo, se puede utilizar la siguiente ecuación, simplemente como una herramienta interpretativa: Sust S => f (S, E, I, C). Por ejemplo, se podría responder la siguiente pregunta: ¿hasta qué punto un desarrollo tecnológico, social o institucional determinado (S) contribuye a la reducción del consumo de materiales y de energía (E), a la optimización del conocimiento base (I) y a la reducción de las consecuencias negativas del cambio socio-ambiental (C)? En el caso del agua la pregunta podría ser la de qué tipo de normas sociales, leyes o nuevos regímenes institucionales (S) se necesitan para que el actual uso de sistemas de información (I), como los precios de mercado, pueden ser optimizados para que el uso de agua y energía (E), y la contaminación (C) derivados de ese consumo, puedan ser reducidos. Evidentemente, y debido a la naturaleza compleja, cualitativa y contextual de la sostenibilidad; no hay preguntas que se puedan responder con una sola cifra numérica sino que necesitan de una interpretación cualitativa en profundidad de las dinámicas de



cada sistema. Esas preguntas y el significado concreto de los diferentes componentes de las dimensiones del SEIC han de ser específicas para cada contexto de aplicación y se han de responder mediante la participación.

Para explorar la evolución del comportamiento de los agentes que operan en diferentes escalas respecto al uso de reservas y flujos de agua, el MMC y el SEIC se pueden relacionar como se presenta en la Figura 7:

Figura 7. Conectando el comportamiento de los agentes (mediante el submodelo SEIC) con el sistema socioambiental (según el modelo Mundo Celular). En el esta configuración, es entiende que el comportamiento de los agentes (o ‘células’) se explica por su tenencia de reglas e instituciones (S), está afectado por su disponibilidad de energía y recursos (E), de información y conocimiento (I) y provoca, de manera recursiva cambios en los comportamientos de los agentes y sobre el conjunto del sistema de modo persistente, co-evolutiva y generalmente irreversible

El tamaño de las células indica el impacto sobre la cantidad total de agua por el agente, mientras que la medida de las flechas indica el tamaño de los flujos entre los diferentes agentes como resultado de: 1) reglas individuales e institucionales (S), 2) la disponibilidad y uso regular de energía y materiales (E), y por el 3) conocimiento y la información (I). Además, C representa cómo los impactos de los agentes evolucionan conjuntamente con el resto de los agentes. Este impacto se puede hacer operativo fácilmente tratándolo como el efecto de la disponibilidad de agua de otros agentes en el próximo periodo de interacción. Una situación de falta de sostenibilidad tiene lugar cuando el tamaño del conjunto de los agentes supera un umbral a partir


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del cual el sistema, en nuestro caso el sistema hídrico global, no puede ofrecer sus funciones a los agentes.

5 Software e implementación

Como primera fase, el MMC se ha implementado con un software que describe un sistema fluvial que contiene dos sub-sistemas: el sistema físico, que describe las características hidrológicas del sistema; y el sistema de agentes, que describe el comportamiento de los agentes. El software ha sido desarrollado por el “Centre for Connected Learning and Computer-Based Modeling at the Northwestern University” (http://ccl.northwestern.edu) y recibe el nombre de NetLogo. NetLogo es un software genérico que tiene el potencial de combinar modelos basados en agentes, sistemas de información geográfica y modelos dinámicos de sistemas. Esto permite explorar la influencia de las interrelaciones entre el sistema físico y el sistema de agentes. El caso de la cuenca del río Ebro se describe para ilustrar el diseño del modelo (ver Guerin). También están siendo experimentados otros softwares en el MMC.

5.1 Modelo físico

El modelo físico representa las reservas y los flujos de agua en dos sub-cuencas: en el delta, por un lado, y aguas arriba por el otro (Figura 6). Las aportaciones de cada sub-cuenca corresponden a las procedentes del tramo de cuenca anterior y de la precipitación. Las salidas de cada sub-cuenca corresponden a agua que va a parar al tramo de cuenca superior inferior y el agua consumida por diferentes usos. Una parte importante del MMC son las aportaciones de otros sistemas y las salidas a otros sistemas, como se muestra en la Figura 8.

Figura 8. Una representación simplificad de la dinámica del modelo, para su parametrización cuantitativa, que representa el sistema hidrológico de la cuenca.


http://ccl.northwestern.edu/


5.2 Modelo de agentes

El modelo es capaz de representar los agentes respecto a diferentes criterios, por ejemplo, en relación a factores económicos, culturales, el uso del agua y las relaciones de poder. En el ejemplo siguiente, se representan tres agentes en el modelo: compañías hidroeléctricas, ciudadanos (igualitarios e individualistas) y fuerzas políticas (Tabla 2). Las compañías hidroeléctricas se localizan aguas arriba y su comportamiento tiene efectos sobre la cantidad de agua en los embalses. Los embalses retienen agua y sedimentos, lo que tiene un efecto negativo sobre el sistema deltaico aguas abajo, que en el caso del Ebro es un parque natural.

Agente Comportamiento Localización geográfica

Compañías hidroeléctricas Consumidor de agua Tramos superiores

Ciudadanos: igualitarios Consumidor de agua: Influencia directa

Delta

Ciudadanos: individualitas Consumidor DeltaGestores políticos Política de precios:

Influencia directa Ninguna

Tabla 2. Agentes, comportamientos y su distribución geográfica, según un ejemplo simplificado de utilización del MMC

Los ciudadanos, que en nuestro ejemplo residen en el delta, reflejan la concentración de la población en zonas costeras. De acuerdo con su orientación cultural, se incluyen dos tipos de agentes, los igualitarios y los individualistas. Estos perfiles tienen su origen en la teoría cultural y han sido más elaborados por Van Asselt and Rotmans y Hoekstra et al. Los individualistas consideran el recurso hídrico como un bien económico, mientras que los igualitarios entienden que la escasez del agua es un problema de demanda y fomentan la adaptación del comportamiento humano3. En este ejemplo, a los individualistas pueden influir directamente sobre el uso de agua de los igualitarios. El tercer agente es el político. Los políticos no tienen una posición geográfica y en NetLogo se les trata como observadores. Su papel es el de incrementar o aumentar la carga impositiva sobre el agua e influir directamente sobre las compañías hidroeléctricas. La influencia directa se define como un término común para impacto, presión, etc. Algunos de los supuestos son, por ejemplo, que la política de impuestos no tiene influencia sobre los igualitarios y que el agua del delta no tiene influencia sobre los individualistas (Figure 9).


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Figura 9. Representación conjunta y simplificada del sistema de agentes con el sistema biofísico. A representa los agentes, y B su comportamiento o cultura estereotipo, según la Teoría Cultural. La flechas a trazos indican influencia directa, mientras las continuas indican el flujo de agua.

5.3 Diseño del Modelo

La Figura 10 muestra la estructura del NetLogo. Los rectángulos representan las reservas de agua de las sub-cuencas. Los agentes están representados por símbolos con forma de persona (compañías hidroeléctricas y ciudadanos) y su tamaño representa el uso de agua que hacen. El comportamiento de los políticos se describe en el campo del observador en la parte inferior de la figura. En el NetLogo el observador supervisa el sistema en su conjunto y puede guiar a los otros agentes. Los diagramas de la izquierda muestran el uso y las reservas de agua mediante la integración del modelo de agentes y el modelo físico.



Figura 10. Representación tridimensional del Modelo del Mundo Cellular con NetLogo. Los agentes cambian de tamaño según su consumo de agua. Los diagramas de la izquierda muestran los stocks de agua y su uso. Las cifras es tan tomadas de la parte de la dinámica de sistemas del modelo.

5.4 Escenarios

Para implementar el MMC se han usado varios escenarios. Éstos se han divido en cuatro fases como se muestra en el Figura 11. Un aspecto importante de la EIS es el hecho de que en el futuro el uso de reservas y flujos de agua requerirán y dependerán de diferentes tipos de agentes y de otros tipos de interacciones entre ellos. El MMC se puede utilizar durante las cuatro fases de la EIS en el proceso de alcance, visión, experimentación y evaluación sobre que tipos de comportamientos o interacciones se han de dar para responder a las crecientes presiones de la insostenibilidad.

Fase I

Tanto el agua del delta como la del curso alto del río disminuyen. Al final de la fase los agentes igualitarios del delta responden reduciendo su consumo de agua.

Fase II


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Como resultado del menor uso de agua por parte de los igualitarios en la fase I, la tasa de agotamiento del agua en el delta decrece de alguna manera, pero las reservas de agua todavía continúan disminuyendo y por tanto los políticos responden incrementando los impuestos sobre el agua. Como resultado, los individualistas reducen su consumo de agua al final de la fase II.

Fase III

Aunque el nivel del agua en el delta deja de disminuir, éste no consigue recuperar su estado original. Por tanto, los habitantes del delta alertan a los políticos para que influyan sobre las compañías hidroeléctricas, para que disminuyan su consumo de agua.

Fase IV

Como resultado de lo anterior, el nivel de agua empieza a aumentar.

Figura 11. Representación de la dinámica en uso de los stocks de agua durante 4 fases hipotéticas I-IV. El cuadro de arriba se refiere al consumo de agua de los 4 agentes representados, mientras que el de debajo representa los stocks de agua en los distintos lugares del río (cabecera o Delta)



5.5 Desarrollo futuro

En un futuro se pretende desarrollar más el software:

• aumentando la complejidad en términos de comportamiento del consumidor, tamaño y velocidad de los agentes y cambio del sistema, y el papel de la información, la comunicación y el conflicto en la elaboración de reglas y cambios de régimen;

• mejorando la interfaz para conseguir una mayor correspondencia con el marco teórico del MCM;

• incluyendo una representación dinámica diferenciada del uso del agua mediante la división del uso en diferentes sectores, ej. industria, agricultura y agua urbana, que están unidos dinámicamente (incluyendo feedbacks) al tamaño de la industria, el uso del suelo y la población;

• Incluyendo los usos del suelo en el modelo físico. Analizando un mapa de usos del suelo utilizanso SIG se puede crear un mapa de cuadrícula. A cada cuadrícula le corresponde una fracción de usos del suelo específico (la localización geográfica de la cuadrícula no se especifica). A cada tipo de usos del suelo se le asigna su tasa de uso del suelo. Esto crea un modelo “semi-distribuido” en el cual la precisión depende de la resolución de la cuadrícula escogida.

La modelización basada en agentes (ABM) sirve para representar procesos subyacentes a fenómenos particulares, pero tiene poco potencial en la representación espacial, al contrario que los Sistemas de Información Geográfica. Éstos últimos, sin embargo, se han utilizado principalmente para la creación de modelos de interacciones bio-físicas y no han sido utilizados para incorporar el comportamiento humano o técnicas de programación orientadas al objeto (Gimblett, 2002). Por tanto, se considera que la integración de la modelización basada en agentes y de los sistemas de información geográfica tiene un gran potencial.

Por ejemplo, la dinámica de los agentes se puede representar en tres dimensiones, en tres áreas diferentes de la cuenca fluvial, para ilustrar y comunicar fácilmente los tamaños relativos de los diferentes agentes y las dinámicas con un recurso común y el medio ambiente, como se muestra en la figura 12 y 13.


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Figura 12. Representación en 3 dimensiones de los agentes del MMC según sus distintos tamaños en tres zonas de la cuenca.

Figura 13. Las ciudades pueden entenderse como agentes situados espacialmente, cuyo tamaño también depende de su consumo de agua (imagen tomada de la CHE, 2005, donde sólo se representa el tamaño de la población).



6 Consideraciones finales

Los problemas persistentes de insostenibilidad son problemas relacionales, es decir, las medidas o políticas a implementar – aunque no las “soluciones”, ya que no existen soluciones en el sentido tradicional- para esos problemas también deben ser de naturaleza relacional. Los problemas de sostenibilidad no son problemas que ocurren “ahí fuera”, independientemente de nuestros comportamientos individuales, colectivos a diferentes escalas. La Evaluación Integrada de la Sostenibilidad para los programas políticos necesita proporcionar conocimiento sobre cómo cambiar de forma estructural y persistente la manera en que se relacionan los elementos más significativos de los sistemas naturales y sociales, desde la escala individual a la global. El comportamiento de la sociedad y sus efectos sobre las reservas y los flujos de recursos naturales y el medioambiente están condicionados por un conjunto de reglas que provienen de las instituciones y los regimenes sociales existentes. Por tanto, las nuevas herramientas y metodologías que intentan explorar, integrar y aplicar criterios alternativos de sostenibilidad en el diseño de programas políticos deben, en primer lugar, afrontar el tema de la componente social y estructura social derivada del comportamiento colectivo. Sin embargo, el primer paso es el de identificar y representar esas relaciones socio-ecológicas de una forma operativa e inteligible.

Para conseguirlo, se necesita una nueva manera de abordar el sistema de referencia, las intervenciones políticas presentes y futuras, así como la creación de nuevas herramientas y metodologías para hacerlo. Nuestro enfoque, basado en el modelo conceptual SEIC (Instituciones y estructura social; Energía y recursos naturales; Sistemas de Conocimiento e Información; y Cambio socio-ambienta), se ha utilizado para entender el comportamiento de los agentes respecto al uso de los recursos naturales. Este marco conceptual debería ayudar a crear visiones válidas y a construir herramientas de EIS relevantes como el MMC, capaces de ayudar al conocimiento de los cambios sociales e institucionales del dominio hídrico. Además, defendemos que nuevas herramientas para la EIS no se deberían centrar solamente en el análisis de impactos aislados de determinadas opciones políticas, sino que tendría que centrarse en explicar y aplicar paradigmas sistémicos y alternativos respecto a las relaciones humanas y ambientales. Estos paradigmas incluyen no solamente los impactos sino también las interdependencias e influencias de cambios acumulativos (por ejemplo, pérdida de sostenibilidad) tanto en los sistemas naturales como en los sociales (los agentes están entendidos como Medio Ambiente). Desde una perspectiva sistémica, los impactos de las opciones políticas son a la vez efectos y causas de cambio ambiental, que pone presiones o realza las opciones de sostenibilidad actuales y futura, las cuales solo se pueden explorar en relación con los agentes.

En MATISSE ya se han empezado a desarrollar nuevas herramientas para apoyar a la EIS en diversos ámbitos políticos. En el caso del agua, se ha visualizado que la tarea de explorar y transformar los actuales paradigmas de la evaluación política y construcción de regímenes en el uso de recursos naturales y la de afrontar los problemas persistentes de falta de sostenibilidad necesitan integrar diferentes ámbitos y escalas de acción en la elaboración de nuevas


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J. Tàbara et al.

herramientas y métodos para el análisis de la sostenibilidad.

Nuestro objetivo es el de desarrollar herramientas sencillas que sean capaces de integrar, representar y comunicar sencillamente las interrelaciones complejas entre las instituciones sociales, las reservas y los flujos de energía y recursos, y el papel del cambio socio-ecológico co-evolutivo en las interacciones de los agentes y en su forma de adaptarse a la sostenibilidad. Para ello, y para crear conocimiento socio-ecológico robusto sobre las posibles vías y compensaciones, se deben incluir perspectivas expertas y no-expertas. Sólamente aplicando y redefiniendo dichas visiones, herramientas y métodos de una forma participativa en contextos específicos se puede conseguir avanzar en el conocimiento y en la aplicación de la EIS. Herramientas como el MMC pueden contribuir a proporcionar un marco general, un procedimiento y una visión alternativa al sistema socio-ecológico global y a sus implicaciones para las acciones y las responsabilidades de los agentes. La EIS no sólo pretende explicar cuales son las causas del cambio ambiental global y de la insostenibilidad sino de revelar quién es el responsable de ello y que implican estas responsabilidades para la transformación de los recursos actuales.


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Notas1 En este trabajo diferenciamos entre actores y agentes. Los primeros son aquellos individuos o grupos que tienen

intereses en el resultado del proceso de decisión, pero que no pueden o no tienen capacidad de influir sobre él. Por su parte, los agentes tienen el poder de influir en dichos procesos de decisión. En nuestra perspectiva sistémica, los agentes son aquellas personas o grupos de personas que realmente afectan el contenido y la forma de las instituciones y de las estructuras sociales y que transforma las reservas y los flujos de recursos y del cambio ambiental de una forma co-evolutiva.

2 Las Ciencias Sociales y la Sociología en particular usan también conceptos y modelos de las Ciencias Naturales desde su origen. Herbert Spencer, por ejemplo, ya en libro First Principles (1862) buscaba las condiciones de estabilidad, cambio y diferenciación social de formas sociales “orgánicas” con la ayuda de conceptos y teorías biológicas y darvinistas. n El año 1920, la Escuela de de Ecología Humana de Chicago también utilizó una selección de esos conceptos para entender los procesos propios de los entornos urbanos. Esta línea de pensamiento continuó y generó importantes resultados representados por Amos Hawley y Ottis Duncan. Este último produjo un famoso modelo a finales de los cincuenta, llamado P-O-E-T, que trataba de entender las interdependencias entre las dinámicas de Población, Organización, Medioambiente y Tecnología. Éste fue el primer intento de proporcionar un enfoque integrador de las relaciones sociales y ambientales ignorando, sin embargo, aspectos cruciales como la dinámicas de la contaminación y los sistemas de información. En relación al papel del conocimiento en la sostenibilidad ver Cash, et al. 2003.

3 Thompson también considera otros perfiles culturales como los jerárquicos o los fatalistas. En este caso se han extraído del sistema para mayor simplificación


Modelamiento de presiones sobre la biodiversidad en la Guayana colombiana.

Rincón R. Alexander*, Romero R. Miton**, Bernal S. Néstor*** Rodríguez E. Nelly****, Rodriguez C. Juliana*****

Investigadores Senior - Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. Bogotá D.C., Colombia*****Investigador Junior - Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. Bogotá D.C., Colombia*[email protected] **[email protected] ***[email protected] ****[email protected] *****[email protected] page: http://www.humboldt.org.co

A. Rincón et al.

Resumen

Este artículo busca identificar los factores que han influido a que la transformación de ecosistemas y la deforestación avancen en 4 zonas del sector Guayanes de la Amazonía Colombiana (La Macarena, Nukak, Puinawai y Chiribiquete). Para la identificación de estos factores, se realizó un análisis en dos escalas: a nivel municipal y a nivel de píxel, los análisis con datos municipales sirvieron para dar un contexto de los aspectos sociales y demográficos para cada una de las zonas, adicionalmente se realizó un análisis de correlaciones. Los datos a nivel de píxel se utilizaron para la estimación de modelos de regresión logística para cada zona, de forma complementaria y para tener en cuenta la dinámica de cambio y los efectos de vecindad entre pixeles se realizó un ejercicio de simulación empleando el software DINAMICA (desarrollado por el centro de sensores remotos de la Universidad de Minas Gerais) para las dos zonas de mayor transformación. Los resultados del análisis de asociaciones, modelamiento y simulación evidencian que la facilidad de acceso terrestre (distancia a vías), el estado legal del territorio, la distancia a centros urbanos (distancia a cabeceras) son los factores relevantes que han impulsado la transformación de ecosistemas y la deforestación en el área de análisis.

Descriptores: Deforestación, escudo guayanés, biodiversidad, modelos, colonización.

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A. Rincón et al.

1 Introducción

El presente artículo es basado en los resultados de la investigación titulada “Análisis de patrones espaciales de pérdida y fragmentación de ecosistemas y factores socioeconómicos y demográficos asociados en cinco áreas protegidas del escudo Guayanés” desarrollada por el Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humbolt, en convenio con Colciencias (IAvH, 2006).

La importancia del estudio de la deforestación y la pérdida y fragmentación de ecosistemas naturales ha llevado en los últimos años al análisis de sus posibles causas. La mayoría de las investigaciones realizadas explora causas relacionadas con variables económicas demográficas y sociales, esto se evidencia en los trabajos Kaimowitz y Angelsen (1998), Angelsen y Kaimowitz (1999) y Brown y Pearce (1994).

En Colombia algunos trabajos realizados en diferentes regiones preceden los intentos de estudiar las asociaciones entre aspectos sociales, económicos y demográficos con la transformación y pérdida de ecosistemas y de cobertura natural (Rudas et al., 2002; Romero et al., 2003; Armenteras et al., 2006; Rincón et al., 2004; Armenteras, Rincón y Ortíz, 2005; Rodriguez et al., 2005 y Ortíz et al., 2005). Específicamente en el área de estudio varios autores evidencian cómo su creciente transformación es básicamente impulsada por la expansión de la colonización y la economía extractiva, procesos que se relacionan fundamentalmente con el crecimiento de actividades lícitas (ganadería) e ilícitas (coca). (Molano, 1988; Leal, 1995; Andrade y Etter, 1987; Arcila, 1991; Ariza, Ramírez y Vega, 1998; Etter 1992; Iepri –Fescol, 1998; Arcila et al. 2000).

De otro lado el uso de modelos ha permitido entender las relaciones que existen entre el cambio del uso de la tierra y los factores antrópicos, generalmente estos modelos involucran los conceptos de escalas espaciales y las variables abióticas y bióticas como suelos, topografía, uso de la tierra, accesibilidad, precipitación, pendiente y crecimiento poblacional entre otros (Ludeke, Maggio, and Reid 1990; Nelson and Hellerstein 1997; Chomitz and Gray 1996; Merterns and Lambin, 1999; Read, Denslow, and Guzman, 2001). En América latina, varios estudios han desarrollado modelos de patrones de deforestación, en Brasil los trabajos de Soares-Filho, 1998; Soares-Filho, Assuncao y Pantuzzo 2001; Soares – Filho, Cerqueira y Pennachin 2002a; el trabajo de Mertens et al., 2004 para el caso Boliviano y Etter et al., 2006 para el caso colombiano son algunos ejemplos.

2 Datos y métodos

2.1 Área de estudio

El área del estudio se ubica en la región de la Guayana de la Amazonía colombiana, comprende cuatro zonas de análisis, cada una abarca un área protegida y su respectiva área de influencia,



presenta un área total de 11.376.329 has distribuidas en 4.065.943 has en la zona denominada Nukak; 3.051.802 has de la zona denominada Chiribiquete; 2.910.930 has en la zona de Puinawai y 1.347.654 has en la zona de La Macarena (Fig. 1). Hacen parte de ella 15 municipios y 5 departamentos.

Figura 1: Localización área de Estudio – Zonas de análisis

El área de estudio se caracteriza por ser una de las áreas de alta biodiversidad e importancia ambiental nacional y global, sin embargo también es una de las áreas de mayor conflicto en Colombia, conflicto que está relacionado con la presencia de cultivos ilícitos, grupos ilegales y altos índices de desplazamiento de personas, de allí que aspectos como la colonización y la economía extractiva sean elementos centrales en la dinámica de transformación de la región.

2.2 Datos Utilizados

Se utilizaron datos a dos niveles: municipal y píxel. Con la información municipal se buscó determinar los aspectos socioeconómicos, demográficos y económicos característicos para cada zona, finalmente con esta información se realizó un análisis de asociaciones entre estas variables. (Tabla 1).


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Tabla 1: Municipios y departamentos asociados a cada zona de estudio

Con la información a nivel píxel se realizaron modelos de regresión logística empleando SPSS y modelos de simulación del paisaje a través del software DINAMICA para las zonas más transformadas. El área de cada píxel fue de 250 m por 250 m.

• Datos a nivel municipal

Indicadores demográficos: La información relativa a aspectos demográficos se basó en la información de los censos de 1985 y 1993 (Fundación Social 1998) y en la proyecciones realizadas por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) para los años 1995 – 2005 (DANE 1998). La información demográfica se desagregó en cabecera, resto (habitantes que no viven en las cabeceras) y total. También se tomó información demográfica municipal y departamental basada en los últimos resultados obtenidos de la base de datos de la encuesta del Sisben (2003 -2004).

Indicadores de desplazamiento forzado de personas: La información de desplazados en esta investigación se basó en dos fuentes básicas de información: a) Información de desplazados en Colombia según la Red de Solidaridad Social (RDS 2005) b) Información de desplazados en Colombia según la Consultaría para los derechos humanos y el desplazamiento (CODHES 2005)

Indicador de Cultivos Ilícitos: La información referente a cultivos ilícitos se basa en los censos de coca realizados por el Programa Global de Monitoreo de Cultivos de Unodc (United Nations Office on Drugs and Crime) que ha venido apoyando al gobierno colombiano desde 1999 en la implementación y puesta en marcha del Sistema de Monitoreo de Cultivos Ilícitos (Simci). UNODC (2004)

Indicadores Económicos: Dada la importancia del sector agropecuario en la región se trabajaron


Departam ento Municipio Zona de estudio

CAQUETA Solano ChiribiqueteGUAINIA Inírida PuinawaiGUAINIA Morichal Nuevo Puinawai/NukakGUAINIA Pana Pana PuinawaiGUAINIA Puerto Colombia Puinawai

GUAVIARE Calamar Nukak/Macarena/ChiribiqueteGUAVIARE El Retorno NukakGUAVIARE Miraflores Nukak/ChiribiqueteGUAVIARE San José del Guaviare Nukak/Macarena

META La Macarena MacarenaMETA Mesetas MacarenaMETA Puerto Concordia MacarenaMETA Puerto Rico MacarenaMETA San Juan de Arama MacarenaMETA Vistahermosa Macarena


los indicadores de área en pastos y cultivos, estimación obtenida a partir de los mapas de ecosistemas escala 1:100.000 de los años 1980, 1990 y 2000, también se estimó el área en vías con base en los mismos mapas, elaborados por el Instituto Humboldt.

Indicadores de Violencia: La información sobre violencia se tomó del trabajo realizado por Castro y Aristizabal (2000), en este documento los autores toman información del Departamento Administrativo de Seguridad y de la oficina del alto comisionado de Colombia, los indicadores tomados son presencia activa de las Farc y grupos de autodefensas

- Datos a nivel de Pixel

A partir de la interpretación de imágenes de satélite Landsat TM y ETM y utilizando ERDAS Imagine V. 8.7 se obtuvo el mapa de cobertura vegetal para tres períodos de tiempo (ochenta, noventa y dos mil). Metodológicamente el proceso inicio con la georeferenciación de las imágenes a partir de cartografía básica del Instituto Geográfico de Colombia (IGAC) y el modelo digital de elevación (Shuttler Radar Topography Mision - SRTM, 2000); de ahi se inició la etapa de clasificación a través de un proceso digital supervisado y no supervisado. Para ello se realizó una serie de mejoramientos a las imágenes de satélite aplicando secuencial y lógicamente filtros estadísticos, suavizados y nosort que permitieron eliminar píxeles erróneamente clasificados, suavizar los límites entre las diferentes clases y asignar prioridades a cada una de las clases obteniéndose un área mínima de mapeo de 2.5 has. Los píxeles trabajados fueron de 250 m por 250 m.

Los mapas de cobertura se generalizaron y se recategorizaron en dos variables dependientes, definidas así: i) categoría 0 aquellas coberturas naturales de bosques, sabanas, arbustales, vegetación de pantano y ii) categoría 1 las áreas en cobertura intervenida de pastos, rastrojos y cultivos (Fig. 2)

Paralelamente, un total de ocho variables continuas que constituyen las variables predictoras se construyeron para ser consideradas dentro de los modelos: (Fig. 2)

Altura: se generó a partir del modelo digital del terreno (SRTM, 2000) recategorizándolo en 9 categorías: 1). 1-200 m; 2). 201 – 300; 3). 301- 400 m; 4). 401 – 500 m; 5). 501 – 700; 6). 701 – 900; 7). 901 – 1100; 8). 1101 – 1300; 9). 1301 – 1600.

Pendiente: se construyó a partir del modelo digital del terreno con 7 categorias: 1). 0 – 3 %; 2). 4 – 7 %; 3). 8 – 12 %; 4). 13 – 25 %; 5). 26 – 50%; 6). 51 – 75% y 7). 76 – 90%.

Paisaje: constituido a partir del mapa de zonificación agroecológica de Colombia elaborado por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi – (IGAC-CORPOICA, 2002) con seis clases.

Aptitud: a partir del mapa de zonificación agroecológica de Colombia (IGAC-CORPOICA, 2002) que recoge la clasificación propuesta por FAO (ITTA y FAO, (1997)) se definieron las aptitudes presentes 1). III, 2). IV; 3). V, 4). VI, 5). VII, 6). VIII.


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Estado Legal del territorio: información referente a tres categorías: 1) otros estados legales (áreas de manejo especial, áreas abiertas a colonización, sustracción a la reserva), 2) resguardos indígenas y 3) áreas protegidas, obtenidas de la Unidad Administrativa Especial del Sistema de Parques Nacionales, el Instituto Geográfico Agustín Codazzi y el Instituto Humboldt.

Distancia a vías: Este mapa se construyó a partir de cartografía básica del Instituto Geográfico Agustín Codazzi a escala 1:100.000 y la interpretación de imágenes de satélite Landsat incorporándose información de vías primarias y secundarias que fueran visibles al interpretar las imágenes, sin realizar una clasificación de las mismas. Se realizó un mapa de áreas de influencia (buffer) alrededor de las mismas a distancias entre los 1). 0 a 1000 m., 2). 1001 a 2500 m., 3). 2500 a 5000 m. y 4). mayores a 5000 m., conformando datos categóricos.

Distancia a ríos: Este mapa se construyó a partir de cartografía básica del Instituto Geográfico Agustín Codazzi a escala 1:100.000 y la interpretación de imágenes de satélite. Para la definición de las áreas de influencia (buffer), se trabajó con los ríos principales a los cuales se les estimó alrededor de los mismos distancias entre los 1). 0 a 1000 m., 2). 1001 a 2500 m., 3). 2501 a 5000 m. y 4) mayores a 5000 m., conformando datos categóricos.

Distancia a cabeceras: a partir de la cartografía base a escala 1:100.000 del DANE, se obtuvo la información de cabeceras municipales. Con esta información se realizó una categorización del área de influencia (buffer) alrededor de las mismas obteniendo cinco categorías de distancia a cabeceras. i). de 0 -5.000 m; ii). 5.001 – 10.000 m; iii) 10.001 – 15.000 m; iv) 15.001 – 20.000 m y v) mayores de 20.000. Esta información se trabajó en formato raster a una resolución de 250 m



Figura 2: Mapa de las variables para toda la zona

2.3 Estimación de correlaciones

Para el análisis de correlaciones, se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es un estadístico no paramétrico que permite estimar el grado de asociación entre pares de indicadores (Siegel 1978).

Este coeficiente se define como:


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A. Rincón et al.

( )

−−= ∑

161

2

2

nn

ds ir

Donde:

ix : indica el rango del dato i con respecto a la variable X

iy : indica el rango del dato i con respecto a la variable Y

id = ii yx − , corresponde a la diferencia de los rangos para el dato i

n = el total de datos

r s : puede tomar valores entre -1 y 1.

Respecto a la significancia del coeficiente de correlación de Spearman se realiza a través de una prueba t , definiendo el estadístico de prueba así:

t = s

ns

r

r

−−

1

2

Con grados de libertad = 2−n , bajo la hipótesis nula de no correlación de rangos.

El análisis de correlaciones se realizó para 20 variables de tipo socioeconómico, demográfico y relativas al estado de los ecosistemas a nivel municipal.

2.4 Modelo de regresión logística

Se realizaron modelos de regresión logística para cada una de las zonas de estudio: i) La Macarena, ii) Nukak, iii) Chibiriquete y iv) Puinawai para el año 2000. Se tomó como variable dependiente la variable dicotómica de cobertura, la cual tomó los valores de 1 cuando un píxel se encontraba transformado y 0 cuando un píxel de tipo natural. La variables predictoras utilizadas fueron: distancia a vías, distancia a ríos, distancia a cabeceras, estado legal, altura, pendiente, aptitud y paisaje cuyas categorías fueron definidas anteriormente.

La expresión siguiente describe el modelo de regresión logística :

βπ

ππ Ti

i

iei xit =

−

=1

log)(log

:iπ designa la probabilidad que un píxel i esté transformado (categoría 1 de la variable

cobertura) para un año t

iπ−1 : designa la probabilidad que un píxel i esté en un estado no transformado (categoría 0 de

la variable cobertura) para un año t .



:Tix designa la matriz (transpuesta) de variables dummy correspondientes a los niveles de las

variables predictoras en el modelo.

:β designa el vector de parámetros

La inclusión de variables dummy asociadas a las variables explicativas: Cuando se presentan variables predictoras (o explicativas) con n categorías o niveles (en el caso de las variables ordinales se puede asumir que la escala funciona aproximadamente a un nivel cuantitativo) y se desean obtener coeficientes para cada categoría, se incluye como variable categórica, de manera que a partir de ella se crean 1−n variables dicotómicas llamadas dummy (Stokes, Davis and

Koch,1995). Al crear las variables dummy se debe precisar con cuál de las categorías de la variable original interesa comparar el resto, esta será nombrada categoría de referencia (de allí el hecho que se tomen 1−n variables dicotómicas pues se excluye la categoría que se toma como base). Para la presente investigación se determinó tomar como categoría base o de referencia la última categoría de cada variable, lo que significa que corresponde a la categoría que en hipótesis es más favorable para procesos de conservación de la biodiversidad en cada una de las variables explicativas.

Odds, odds ratio y su relación con los parámetros: Para una mejor interpretación de los

coeficientes s´β es importante asociarlos con el concepto de riesgo definiendo los odds y odds

ratio: a) odds corresponde a una medida de riesgo relativo de que ocurra un evento y se define como la razón entre la probabilidad de que dicho evento ocurra ( p ) y la probabilidad de que no

ocurra ( p−1 ). b) odds ratio se estima como el exponencial de los β 's y se interpreta como

riesgo relativo de que ocurra el evento condicionado a la presencia de una variable explicativa, comparado con la situación de que ocurra el mismo evento condicionado con un nivel de referencia de la misma variable. (Fig. 3)


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A. Rincón et al.

Etapas para estimar los odds ratio

Descripción

Parámetrokβ

Probabilidad de que un píxel sea transformado ( )k

k

e

eβα

βα

+

+

+1

Odds de que un píxel sea transformado

kepredictoraVarreferencianivelTransfP

predictoraVarknivelTransfPOdds βα+=

−=

)__/(1

)__/(

Odds ratio de kβ

(respecto al nivel de referencia)

k

k

ee

e

predictorareferencianivelTransfOdds

predictoraknivelTransfOddsratioOdds β

α

βα

===+

)var__/(

)var__/(_

Posibles valores de un Odds ratio

[8] 1

Figura 3: Relación entre la probabilidad de que un píxel sea transformado, odds, odds ratio y los parámetros del modelo

De esta forma el modelo estimado permitiría dar respuesta a la siguiente pregunta a través de los odds ratio:

• Qué tanto contribuye un nivel particular de una variable respecto al nivel de referencia al

aumento del “riesgo” de que el píxel sea transformado?

- Bondad de ajuste y habilidad predictiva del modelo: Para efectos de evaluar la bondad de ajuste del modelo se realiza la prueba de ómnibus y la prueba de Hosmer-Lemeshow, el objetivo de la primera es contrastar la hipótesis referente a que los parámetros estimados del


Odds ratio = 1No hay diferencias entre el aporte (en términos de probabilidad) para que un píxel sea transformado con respecto al nivel de referencia

Odds ratio < 1El nivel de referencia aporta (en términos de probabilidad) más a que un píxel sea transformado respecto al nivel

analizado ( k ). Lo cual significa

menor riesgo de transformación por el nivel analizado comparado con el nivel de referencia .

Odds ratio > 1

El nivel analizado ( k ) aporta más (en

términos de probabilidad) a que un píxel sea deforestado respecto al nivel de referencia. Lo cual significa mayor riesgo de transformación por el nivel analizado comparado con el nivel de referencia


modelo (coeficientes) son significativamente diferentes de cero, esto significaría que las variables explicativas permiten explicar de forma conjunta la variabilidad espacial de los píxeles transformados. El objetivo de la segunda es determinar el grado de discrepancia entre las probabilidades estimadas por el modelo y las probabilidades esperadas conformando rangos de probabilidades. Para evaluar la habilidad predictiva del modelo se estimaron los coeficientes de asociación de Gamma y Sommer. Los coeficientes de asociación permiten analizar la correspondencia entre probabilidades observadas y estimadas por el modelo también desde el punto de vista de rangos de probabilidades.

2.5 Modelos de simulación dinámica del paisaje utilizando el software DINAMICA

Dado que los modelos de regresión logística abordan la situación del año 2000 y su interés se centra en explicar la variabilidad espacial de píxeles transformados identificando los factores asociados a dicha variabilidad, y que éstos no consideran los posibles efectos de vecindad, se decidió complementar esta perspectiva de modelación con el enfoque de simulación del paisaje utilizando en software DINAMICA (Soares – Filho, Cerqueira y Pennachin 2002a, 2002b), este enfoque permitió obtener ganancia en: a) analizar la dinámica de cambio entre la década de los ochenta y los dos mil de áreas naturales a transformadas, b) tener en cuenta el efecto de vecindad (Wong y Lee, 2005) entre píxeles naturales y transformados y c) realizar un proceso de simulación (escenario) de cambios hacia el futuro.

Las variables predictoras utilizadas para los modelos de simulación son iguales a las utilizadas en los modelos de regresión logística. La variable dependiente utilizada fue cambio de cobertura natural entre la década de los ochenta y los dos mil, la cual tomó los valores de 0 cuando se dio transformación y 1 cuando se mantuvo la categoría natural.

A través del software de simulación dinámica del paisaje – DINAMICA (Soares-Filho, 1998; Soares-Filho, Assuncao y Pantuzzo, 2001; Soares – Filho, Cerqueira y Pennachin, 2002a, 2002b) se analizó la dinámica de cambio de los píxeles de natural a transformado entre la década de los ochenta y la década del dos mil así como la identificación de los principales factores asociados a dicho cambio para las zonas de mayor transformación: Nukak y La Macarena.

La descripción del modelo se sintetiza en tres etapas:

1) Estimación global de la probabilidad de cambio mediante la matriz de transición: Teniendo en cuenta las mapas de cobertura de las décadas de los ochenta y dos mil se estima la probabilidad de cambio de los píxeles de natural a transformado. La matriz de transición está conformada por las cuatro probabilidades de cambio de estado de los píxeles: i) de natural a natural, ii) de natural a transformado, iii) de transformado a natural y iv) de transformado a transformado, esta matriz sintetiza las probabilidades de cambio para el período de comprendido entre la década de los ochenta y los dos mil, a partir de ella es posible estimar las probabilidades de cambio para períodos anuales (Soares – Filho et al. 2002a).

2) Estimación de pesos de evidencia: El objetivo principal de esta etapa es determinar


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A. Rincón et al.

el peso relativo de cada una de las variables predictoras, para estimar la probabilidad de cambio a nivel de píxel de un estado natural a un estado transformado. La metodología se basa en la aplicación del teorema de Bayes (Almeida et. al. 2005; Wang et al., s.f.) y para tal efecto se tiene en cuenta la frecuencia de píxeles que coinciden con haber tenido un cambio de natural a transformado y la presencia de un nivel específico de una variable predictora. Se pueden

distinguir dos casos de pesos de evidencia iW (Almeida et. al. 2005; Almeida et al. 2002),

denotados como +

iW que es el peso de evidencia para el caso de presencia y −

iW el peso de evidencia para el caso de ausencia. Finalmente se obtiene la estadística de contraste que se define

como: −+ −= iii WWC , iC indica el efecto absoluto del nivel de presencia de una variable iX

comparado con el nivel de ausencia de la misma variable, por lo tanto, si iC es positivo esto

indica que la presencia (nivel) de la variable iX tiene un efecto para el incremento de la

probabilidad de cambio de un píxel de natural a transformado, si el iC es negativo esto significa

que la presencia (nivel) de la variable aporta a la disminución de la probabilidad de cambio de un píxel de natural a transformado. La utilidad de esta estadística es que ella permite ordenar los niveles de las variables predictoras para efectos de identificar las principales variables que tienen un mayor efecto en la probabilidad de cambio de natural a transformado a nivel de píxel.

3) Simulación – posibles tendencias: Esta etapa tiene como objetivo estimar los cambios de estado a nivel de píxel de natural a transformado, lo que contribuye a visualizar la dinámica de cambio de la cobertura natural y detectar subzonas con mayor probabilidad de cambio en un futuro a corto plazo. Esto se realizó utilizando las siguientes funciones del software DINAMICA: expander, patcher, nivel de saturación, distancia a píxeles transformados, simulación de vías (Soares – Filho et al. 2002a).

3 Resultados

3.1 Aspectos socioeconómicos y demográficos a nivel de zona

- Población

La estimación de población para las zonas de interés, evidencia que la zona de Nukak presenta la mayor población de toda el área de estudio, seguida por La Macarena. Los resultados muestran cómo la mayor parte de la población de las zonas de estudio no habita en las cabeceras sino que se encuentra en la zona de resto (se destacan las zonas de Puinawai y Chiribiquete que presentan el 100% de población ubicada en la zona de resto). (Tabla 2)



Tabla 2: Población estimada de las zonas de estudio

- Desplazamiento Forzados de personas

De acuerdo con las estimaciones basadas en la Red de Solidaridad entre 1998 y 2004, el desplazamiento se ha incrementado en las zonas de estudio, pasando de una cifra de 32 desplazados (Recepción) en 1998 a 1.972 en 2004. Las mayores cifras tanto de expulsión como de recepción las presentan Nukak y la Macarena. Puinawai presentó cifras muy bajas de desplazamiento (expulsión), en tanto que para Chiribiquete se estima que no existe población desplazada (Tabla 3).

Tabla 3: Desplazamiento en la zona de estudio 1998-2004

- Área en cultivos ilícitos

El área de estudio incrementó su participación porcentual en áreas cultivadas de coca pasando de


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Fuente: Fundación Social 1998 y DANE 1998. Cálculos IAvH.

Zona / Año 1993 2000 2005NukakCabecera 17514 22040 25953Resto 54565 64509 72578Total 72079 86549 98531Part % población resto 76 75 74PuinawaiResto 7523 9721 11216Total 7523 9721 11216Part % población Resto 100 100 100MacarenaCabecera 7183 18858 21326Resto 53557 42698 45411Total 60740 61556 66737Part % población Resto 88 69 68ChiribiqueteResto 16807 16046 18133Total 16807 16046 18133Part % población Resto 100 100 100

Fuente: RDS 2005

Municipio Condición 1998 2000 2004

PuinawaiExpulsor 1 3 11 10Receptor 1 1 141 140

Nukak Expulsor 450 1105 2215 1765Receptor 22 485 989 967

La MacarenaExpulsor 287 1905 1866 1580Receptor 8 235 778 770

Total Area de EstudioExpulsor 745 3048 4165 3419Receptor 32 813 1972 1939

Cambio absoluto 2004 -1998

A. Rincón et al.

significar un 13,2% en 2000 a representar el 21,9 % del total nacional en 2004 (Tabla 4). La Macarena presenta un mayor estado crítico tanto por la extensión de cultivos como por su participación en el total nacional y su crecimiento entre 2000 y 2004.

Para el año 2000, dentro de las áreas de estudio, la región de Nukak se caracterizaba por tener el mayor área en cultivos ilícitos, seguida por La Macarena, y en menor escala Puinawai y Chiribiquete; sin embargo, para el año 2004 este orden cambió y el área de La Macarena pasó a presentar la mayor superficie de coca seguida de Nukak, mientras Puinawai y Chiribiquete seguían con bajos niveles de cultivos en coca.

Área / año 2000 2004 Cambio %Macarena 4318 10878 152 6560 2,65 13,6Nukak 15637 6284 -60 -9353 9,59 7,85Puinawai 228 195 -14 -33 0,14 0,24Chiribiquete 1390 173 -88 -1217 0,85 0,22Total Area de estudio 21578 17538 -19 -4040 13,24 21,92Total nacional 163000 80000 -51 -83000 100 100

Cambio absoluto

Part % en el área total nacional - 2000

Part % en el área total nacional - 2004

Fuente: Gobierno de Colombia - Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (UNODC), censos de cultivo de coca 2000-2003. Bogotá D.C.

Tabla 4: Cultivos ilícitos en las áreas de interés

• Área en cobertura natural y transformada

La zona con mayor área en pastos y cultivos es el área de Nukak; en esta zona se observa un alto crecimiento (alcanzó a ser de 395% entre 2000 y 1985, un aumento de 211.536 ha). También se dio un gran aumento en vías terrestres (casi del 120% entre 2000 y 1985) pasando de 3.651 ha en 1985 a 8.028 ha en 2000 (apéndice A). Macarena es otra de las zonas con mayor transformación, la cobertura natural en esta zona disminuyó en casi un 9% entre los ochenta y los dos mil, en tanto que la disminución en la zona de Nukak fue de 6% (Fig 4 y 5)

Las zonas de Puinawai y Chiribiquete presentan los menores cambios de cobertura natural entre el período 1985 – 2000, las vías son casi inexistentes, para el año 2000 sólo existían 379 ha en vías en Puinawai y 655 ha en Chiribiquete (apéndice A).



Figura 4: Mapa de cobertura 1980 para las cuatro zonas de estudio

Figura 5: Mapa de cobertura 2000 para las cuatro zonas de estudio

- Violencia y presencia de grupos armados ilegales

El área de estudio es una de las regiones con mayores niveles de violencia del país, como se observa en la figuras 6 la presencia de grupos armados ilegales como las FARC en los departamentos asociados a la zona de estudio aumentó entre las décadas de los ochenta y noventa. En los noventas la llegada de grupos paramilitares incrementó la problemática.


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Fuente: DAS-UPRU-DNP. Echandía-Oficina del Alto Comisionado. Tomado de Castro 2000.Figura 6: Presencia activa de las FARC 1985 -1989 y 1990 -1998

3.2 Análisis de asociaciones

Los análisis de las variables sociales y demográficas, permiten evidenciar cómo las zonas más transformadas así mismo resultan ser las que presentan mayor densidad poblacional, mayor área en cultivos ilícitos, mayor área en vías y en pastos y mayores niveles de desplazamiento forzado de personas.

Las anteriores relaciones se corroboraron a través de un análisis de asociaciones realizado a nivel municipal entre los indicadores. Los resultados muestran cómo el área en vías, el área en pastos y la población, resultaron estar correlacionados de forma significativa y positiva como se esperaba, es decir, zonas con mayor posibilidad de acceso a su vez presentan mayor cobertura antrópica en pastos y mayor densidad demográfica. (Tabla 5)



Tabla 5. Síntesis de algunas de las correlaciones significativas

La variable área en vías, al estar asociada al área en pastos y al área en cultivos, evidencia el efecto multiplicador negativo sobre la biodiversidad, multiplicador en el sentido que genera nuevas presiones como atracción de población que generalmente se dedica a actividades económicas que degradan en mayor forma como la ganadería y la agricultura. (Figura 7)

Figura 7: Área en Pastos y vías – Año 2000


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** Significancia al 1%

Variable 1 Variable 2 Significancia (bilateral)Area en Vias 2000

,798(**) 0,0Area en Coca 2000 (ha)

,753(**) 0,0Area en Coca 2000 (ha)

,918(**) 0,0

,727(**) 0,0Area en Coca 2000 (ha)

,896(**) 0,0Cambio Area en Vias 00/85

,887(**) 0,0Desp Expul 2000 RSS

,788(**) 0,0Total Población Sisben Estimada

,973(**) 0,0

,820(**) 0,0Area en Coca 2000 (ha) Area en Vias 2000 ,861(**) 0,0Area en Vias 2000

,813(**) 0,0Area en Coca 2000 (ha)

,818(**) 0,0Total Población Sisben Estimada

,818(**) 0,0

Coeficiente de correlación

Cobertura Antropica (ha) 2000Cobertura Antropica (ha) 2000% Personas trabajando (Sisben) Zona rural

Población Total 2000 (DANE) Estimada

Cobertura Antropica (ha) 2000Población Total 2000 (DANE) EstimadaArea en Pastos y Cultivos 2000Area en Pastos y Cultivos 2000Area en Pastos y Cultivos 2000

Población Total 2000 (DANE) Estimada

Area en Pastos y Cultivos 2000

Area en Pastos y Cultivos 2000Total Población Sisben EstimadaCobertura Antropica (ha) 2000

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3.3 Los modelos de regresión logística

Del análisis realizado para la cobertura en el año 2000 con regresión logística, se encontraron los siguientes resultados para cada zona:

- Macarena

Para la región de Macarena en general todas las variables incluidas en el modelo resultaron ser significativas y con los signos esperados (ver apéndice B)

Las variables distancia a vías, distancia a ríos y distancia a cabeceras presentaron coeficientes positivos indicando que la probabilidad de que un píxel esté transformado es mayor cuanto más cercano este se encuentren a la vía, al río o a una cabecera, así mismo estos valores van disminuyendo a medida que hay una mayor distancia, lo que sustenta el efecto significativo de la cercanía en que un píxel esté transformado.

En el caso de la variable vías se obtuvo un coeficiente de 1.811 para vías (1), seguida de vías (2) con 1.047 y vías (3) con 0.519. Los resultados se analizan igualmente a través de los odds ratio mostrando que vías (1) presenta un valor 6.117 lo que se traduce en que el riesgo de deforestación es 6 veces mayor en pixeles que se encuentran muy cercanos (entre 0 y 1000 metros) comparado con la situación de estar lejos (nivel de referencia). En el caso de ríos se presenta la misma situación presentando valores de ríos (1) con 1.698, seguida de ríos (2) con 1.608 y ríos (3) con 1.107.

Otro de los resultados importante fue la significancia de la variable estado legal (1), lo cual evidencia que existe mayor riesgo de pixeles transformados para aquellos casos que presentan una figura de estado legal del territorio diferente a la de parque natural. El odds ratio presentó un valor de 3.692 mostrando que el riesgo de que un pixel esté transformado es casi 4 veces mayor cuando hay estados legales de territorio diferentes a la de parque natural .

- Nukak

Para la zona de Nukak se evidencia que todas las variables incluidas en el modelo resultaron significativas con excepción de las variables de pendiente y altura (apéndice B)

Igual que en la zona de Macarena, las variables distancia a vías, distancia a ríos y distancia a cabeceras presentaron coeficientes positivos y con valores crecientes que evidencia un mayor riesgo de transformación de los píxeles en la medida que estos están más cercanos (ej: vías (1) tuvo un coeficiente asociado de 2.421 y un exp de 11,257 valor que resulta ser mayor que al resto de áreas de estudio, es decir en la región de Nukak existe un riesgo 11 veces mayor de pixeles transformados cuando hay vías cercanas - entre 0 y 1000 metros - que cuando están más lejanos). En el caso de distancia a cabeceras se destaca el valor alto del exp(B) para la cabecera (1) (54.137) lo cual evidencia el gran impacto de la cercanía de las cabeceras al hecho de tener pixeles transformados, pues estaría mostrando que existe un riesgo que un píxel este transformado 54 veces mayor cuando hay cabeceras cercanas (entre 0 y 50 km) que cuando están distantes).



- Chiribiquete

Para la región de Chiribiquete únicamente resultaron significativas las variables relativas a acceso (distancia a vías y ríos), y una de las categorías referentes a estado legal (apéndice B).

Con respecto a la variable distancia a vías y distancia a ríos los resultados muestran un mayor riesgo de transformación en pixeles cercanos a vías comparado con estar lejos. Con respecto al estado legal únicamente fue significativa la categoría correspondiente a estado legal (2) que se refiere a resguardos, es decir, que hay mayor probabilidad de tener una cobertura transformada en píxeles asociados a resguardos que a píxeles con estado legal correspondiente a parques.

- Puinawai

La región de Puinawai presentó como variable significativa la distancia a ríos, resultado esperado pues como se comentaba anteriormente los ríos Inírida y Guainía son básicamente las vías de comunicación básicas. El resto de variables con excepción de aptitud no presentaron significancia. La inexistencia de cabeceras dentro de la región y de vías terrestres en el territorio permiten cierto grado de inaccesibilidad que garantizan un nivel de conservación en la región de Puinawai, por ello esta región junto a Chiribiquete resultan ser las que menos procesos de transformación presentan y menos influencia de variables sobre el proceso de transformación. El ser la zona menos transformada de las regiones analizadas puede ser explicado precisamente por la ausencia de factores que influyen en la deforestación. (apéndice B)

- Habilidad Predictiva de los modelos

Coeficientes de Somers´s y Gamma en los modelos: Los coeficientes de Somers´s y Gamma presentan valores superiores a 0.6 en todos los casos lo cual se puede interpretar como una buena medida de asociación entre las probabilidades observadas y las estimadas por el modelo. (Ver tabla 6)

Tabla 6: Coeficientes de Somers y Gamma en los modelos

- Pruebas de bondad de ajuste

Pruebas de ómnibus y pruebas de Hosmer y Lemeshow: Los test de ómnibus para todos los modelos realizados muestran que el chi cuadrado resulta estadísticamente significativo tanto para el paso como para el bloque y el modelo lo cual en este ultimo evidencia que en forma conjunta las variables son significativas.

Con respecto a las Prueba de Hosmer y Lemeshow, los resultados para todos los modelos evidenciaron que la hipótesis nula de que no hay diferencias entre los valores observados de la


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Zona / Coeficiente Somers GammaMacarena 0,71 0,72Nukak 0,8 0,81Chiribiquete 0,64 0,74Puinawai 0,63 0,71

A. Rincón et al.

variable dependiente y los que predice el modelo es rechazada.

3.4 Estimación del modelo de simulación dinámica del paisaje utilizando el software Dinámica

- Zona de La Macarena

Descripción de la matriz de transición: Esta matriz sintetiza los cuatro posibles cambios entre la década de los 80’s y la década de los dos mil, en particular, se estimó para la zona que la probabilidad de cambio de estado de natural a transformado es 0,11. También se resalta que la probabilidad de permanecer en el mismo estado natural correspondió a 0,89. (Tabla 7).

Tabla 7: Matriz de transición -período 80s – 2000 para la zona de Macarena

Estimación de los pesos de evidencia: En la figura 7 se presentan los pesos de evidencia (W+) de las variables distancia a vías y cabeceras en las cuales se resalta como los primeros niveles que corresponden a mayor cercanía tienen un mayor efecto sobre la probabilidad de cambio de estado de los píxeles de natural a transformado, esto significa que dichas variables asociadas a la accesibilidad se constituyen en factores dinamizadores de cambio (Si el valor estimado de los W+ es positivo este es un indicador de que el nivel de la variable aporta al aumento de la probabilidad de cambio).

Figura 8. Pesos de evidencia de las variables distancia a vías y distancia a cabeceras en la zona de La Macarena

Identificación de las variables predictoras que mayor aportan a la probabilidad de cambio: En la tabla 8 se presentan las variables que mayor aportan a la probabilidad de cambio respecto al siguiente subconjunto de variables: i) distancia a ríos, ii) distancia a vías, iii) distancia a cabecera


1 2 3 4

-1,00-0,75-0,50-0,250,000,250,500,751,001,251,501,75

Pesos de evidencia variable distancia a vías

Niveles de la variable vías

W+

1 2

-1,00

-0,80

-0,60

-0,40

-0,20

0,00

0,20

Pesos de evidencia variable distancia a cabecera

Niveles de la variable distancia a cabecera

W+

Año 2000Cobertura Natural Transf.

1985 Natural 0,89 0,11

Transf. 0,05 0,95


y estado legal.

Tabla 8: Orden de importancia de las variables predictoras sobre la probabilidad de cambio de estado natural a transformado

Simulación de la dinámica de cambio: En la figura 8 se presenta los resultados del procesos de simulación para la zona de La Macarena, se presentan los mapas correspondientes al año 2000 y los mapas correspondientes a los tiempos de paso 5,10,15 y 20, se observa que los procesos expansión de píxeles transformados se proyecta que sea en los bordes de los fragmentos naturales que coincide con el límite del parque natural de La Macarena, adicionalmente se presenta una ventana que permite ver en detalle la dinámica de cambio.


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Variable y nivel Estadística de Contraste Efecto absoluto significativoC = W+ - W-

Para el primer nivel de la variable

1. Distancia a vías – nivel 1 1,79 Sí2. Estado legal – nivel 1 1,76 Sí3. Distancia a cabecera – nivel 1 1,11 Sí4. Distancia a ríos – nivel 1 0,64 Sí

A. Rincón et al.

Figura 9. Resultados del proceso de simulación para la zona de La Macarena

- Zona Nukak

Descripción de la matriz de transición: En la tabla 9 se presenta la matriz de transición para la zona de Nukak, se observa que la probabilidad estimada de cambio de natural a transformado es 0,06 y la probabilidad de permanecer en el mismo estado natural es 0,94.

Tabla 9. Matriz de transición período 80s – 2000 para la zona de Nukak.

Estimación de los pesos de evidencia: en la figura 9 se presentan los pesos de evidencia de las


Año 2000Cobertura Natural Transf.

1985 Natural 0,89 0,11

Transf. 0,05 0,95


variables distancia a ríos, distancia a cabeceras y distancia a vías. Se muestra como el primer nivel de este subconjunto de variables tiene un mayor efecto sobre la probabilidad de cambio de estado, es decir, el nivel de cercanía de un píxel a estos factores influye en la probabilidad

de cambio.

Identificación de las variables predictoras que mayor aportan a la probabilidad de cambio: En la tabla 10 se presentan los variables que mayor aportan a la probabilidad de cambio, este proceso de identificación y ordenación se realiza empleando la estadística de contraste denominada C . De esta forma, se observa que las dos primeras variables asociadas a la accesibilidad influyen en la probabilidad de cambio de estado de los píxeles de natural a transformado.


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1 2 3 4 5

-3

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1Pesos de evidencia variable distancia a cabecera

Niveles de la variable distancia a cabecera

W+

Row 14 Row 15 Row 16 Row 17

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50Pesos de evidencia variable distancia a vías

Niveles de la variable distancia a vías

W+

Figura 10. Pesos de evidencia de las variables distancia a vías y distancia a cabeceras en la zona de Nukak

A. Rincón et al.

Tabla 10. Orden de importancia de las variables predictoras sobre la probabilidad de cambio de estado natural a transformado

Simulación de la dinámica de cambio: En la figura 10 se observa la dinámica de cambio para la zona de Nukak, se presenta el mapa para el año 2000 y la simulación de 4 tiempos de paso, año 5, 10,15 y 20, se observa que los píxeles naturales próximos a los píxeles transformados van cambiando a ser transformados y en la último año de simulación se generan claramente píxeles transformados por el proceso de extensión de las vías.


Variable y nivel Estadística C = W+ - W-

Para el primer nivel de la variable

1. Distancia a vías – nivel 1 2,6 Sí

2. Estado legal – nivel 1 1,71 Sí

3. Distancia a cabecera – nivel 1 1,66

4. Distancia a ríos – nivel 1 0,33 Sí

Efecto absoluto significativo


Figura 11. Resultados del proceso de simulación para la zona de Nukak

4 Conclusiones

De los modelos realizados con regresión logística para el año dos mil, se puede identificar cómo las zonas más transformadas presentaron el mayor número de variables significativas, es decir presentan un mayor número de factores que influyen en los procesos de transformación (Tabla 11)


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A. Rincón et al.

Tabla 11: Variables significativas en los modelos logísticos

En todas las zonas se determinó como las variables de acceso (cercanía a vías terrestres o fluviales-ríos) fueron significativas, es decir estas fueron los principales factores responsables del proceso de transformación y deforestación. Para el caso de Macarena, Nukak particularmente se puede evidenciar como los procesos de transformación siguen el trayecto de las vías y ríos, mientras que en la zona del Puinawai al no presentar área en vías, la variable cercanía a ríos resulto ser la única variable significativa; por otra parte para el área de Chiribiquete aunque presenta un porcentaje bajo de vías y poca transformación se evidencia que el acceso comienza a influir en los procesos de transformación.

Otra variable fundamental que explica por qué Nukak y Macarena son las zonas más trasformadas, es la cercanía a cabeceras, esta variable únicamente fue significativa en estas zonas, esto evidencia como el estar cerca de grandes centros urbanos, se convierte en un factor que puede favorecer los procesos de colonización. Por el contrario las zonas de Puinawai y Chiribiquete que tienen ausencia de cabeceras municipales en su área presentan menor transformación

Las áreas de Puinawai y Chiribiquete poseen el menor porcentaje en cobertura transformada y de igual manera el menor número de variables con influencia significativa en los procesos de transformación. Estas zonas deben su estado de conservación a su dificultad de acceso distancia a grandes centros poblados, en el caso de Puinawai su población es básicamente indígena y no a ejercido grandes presiones negativas, para el caso de Chiribiquete su condición de inaccesibilidad le garantiza mantenerse prácticamente deshabitada.

De otro lado se observa que la significancia de la presencia de un área protegida influye de forma relevante en los niveles de conservación de las zonas, pues en áreas de las zonas de estudio que no tienen esta figura se presentan mayor probabilidad de deforestación.

Respecto al análisis de la dinámica de cambio de los píxeles de un estado natural a estado transformado al comparar las década de los 80’s y el dos mil para las zonas de La Macarena y Nukak se encontró que la zona de La Macarena presentó una probabilidad de cambio de 0,11 y la zona de Nukak un valor de 0,06, lo que significa que la dinámica de cambio ha sido mayor en la primera zona

Teniendo en cuenta los pesos de evidencia para la zona de La Macarena y Nukak y


* Variables Significativas en el modelo

Variable / zona Macarena Nukak Chiribiquete PuinawaiVías * * *Rios * * * *

Estado Legal * * *Pendiente * *

Paisaje * *Poblacion * *


considerando el conjunto de variables relacionadas con accesibilidad (distancia a ríos, distancia a vías y distancia a cabecera) y estado legal del territorio, se identificaron que las dos primeras variables que tienen un mayor efecto en el incremento de la probabilidad de cambio de natural a transformado en la zona de Macarena son: i) distancia a vías (1,56), ii) estado legal (0,64) para el caso de la zona de Nukak se identificó que las dos primeras variables que tienen un mayor efecto en el incremento de la probabilidad de cambio de natural a transformado fueron: i) distancia a vías (2,24) y ii) distancia a cabecera (0,77).

Dado que las áreas protegidas tienen impacto ambiental positivo (servicios ecosistémicos, biodiversidad) no sólo dentro de las zonas declaradas como tales sino también fuera de su jurisdicción, la transformación de sus áreas de influencia puede comenzar a afectar negativamente la biodiversidad dada la ruptura de la conectividad para cierto tipo de especies biológicas o porque se puede constituir en amenazas que pueden afectar directamente el área núcleo de conservación.

Las cuatro zonas de estudio presentaron diferentes grados de transformación en las áreas de influencia presentando importantes diferencias con respecto a los efectos de presión de ellas en su área de influencia, los mayores niveles de pérdida de cobertura natural se presentó en las zonas de La Macarena y Nukak, zonas donde la colonización y la economía extractiva han avanzado de gran forma gracias a la accesibilidad (fluvial o terrestre) y la cercanía a grandes centros de mercado. Según los resultados las figuras de área protegida, parque o resguardo son importantes para la conservación, sin embargo, en las áreas de influencia de Macarena y Nukak se ha presentado un alto ritmo de transformación. Esto contrasta con la situación de áreas como Puinawai y Chiribiquete, la primera se destaca por que aunque presenta población dentro de su área, su población es indígena y presento uno de los mejores estado de conservación, lo cual muestra el equilibro en el manejo de los recursos dado por los indígenas, de otro lado Chiribiquete presenta también altos niveles de conservación, pero la explicación radica en parte a su condición de inaccesibilidad por la no existencia de vías terrestres y vías fluviales innavegables, esto le permite no presentar presiones demográficas ni fenómenos expansivos, de colonización y economía extractiva en el sur de la región, adicionalmente presenta lejanía a centros de mercado grandes.

Los anteriores resultados son coincidentes con las causas directas de deforestación a nivel mundial, planteadas por Angelsen y Kaimowitz (1999), para quienes la accesibilidad (vías, caminos), Así mismo, permiten complementar otros estudios anteriormente realizados para Colombia Etter et al. (2005 y 2006) investigaciones que analizan patrones espaciales de deforestación y su vínculo con distancia a asentamientos y dinámicas de cambio de variables demográficas, al igual que los resultados de Armenteras et al. 2006 quienes analizan los procesos de degradación de ecosistemas naturales.

En los resultados se muestra cómo la posibilidad de acceso fluvial o terrestre y a la cercanía de centros de mercado importantes convierten en factores fundamentales que generan transformación y deforestación, esto como producto del avance de la colonización y la economía


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A. Rincón et al.

extractiva. Por ello se recomienda adelantar procesos con las comunidades indígenas, los colonos, los propietarios para buscar un balance entre la conservación de los ecosistemas naturales actuales y la calidad de vida de las poblaciones presentes, principalmente en las zonas de Nukak y Macarena, donde estos factores tienen una influencia mayor en la transformación.

Agradecimientos

Queremos dar un especial agradecimiento al Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y Tecnología “Francisco José de Caldas” – COLCIENCIAS, por su apoyo financiero para desarrollar esta investigación. Igualmente a la Unidad Administrativa Especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales –UAESPNN por su constante interés, apoyo y aportes; a Dolors Armenteras, directora del proyecto Análisis de patrones espaciales de pérdida y fragmentación de ecosistemas y factores socioeconómicos y demográficos asociados en cinco áreas protegidas del Escudo Guayanés; a Néstor Ortiz, investigador principal del sistema de indicadores del Instituto Humboldt por sus sugerencias y comentarios; al Departamento Nacional de Planeación, por habernos permitido acceder a la información de la investigación del Sisben. A Carlos Ariel Salazar, investigador del Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas – Sinchi, por sus aportes sobre colonización en el área de estudio.

A Britaldo Silvera Soarez-Filho y Hermann Oliveira Rodrigues de la Universidad Federal de Minas Gerais, quienes nos asesoraron en el manejo y utilización del software de simulación del paisaje DINAMICA. A David Kaimovitz, del Center for International Forestry Research - CIFOR, quien nos suministró información bibliográfica referente a alternativas de modelos para explicar los procesos de deforestación en zonas tropicales. A Michael Campbell, Profesor of Medical Statistics University of Sheffield, por sus sugerencias en la interpretación y alcances de los modelos de regresión logística. A Clarice García Borges Demétrio, de la Universidad de Sao Paulo. Finalmente, expresamos nuestra especial gratitud a Fernando Gast Harders, director general del Instituto Humboldt, quien nos brindó todo su apoyo durante el proyecto y a todas aquellas personas que colaboraron y contribuyeron en el transcurso de esta investigacion.



Apéndice A. Área, cambio absoluto y porcentual de cobertura natural y antrópica en las cuatro zonas de estudio


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AREA (ha) Cambio absoluto Cambio porcentual1985 1990 2000 85-90 90-00 85-00 85-90 90-00 85-00

MACARENA

1226544 1204412 1098973 -22133 -105438 -127571 -2 -9 -10

Vías 270 415 3902 145 3487 3632 54 840 1345

Pastos y cultivos 46525 94852 169303 48327 74451 122778 104 78 264

46795 95267 173205 48472 77938 126410 104 82 270

91 89 82 -2 -7 -9 -2 -8 -10

NUKAK

3939227 3869972 3702392 -69255 -167580 -236835 -2 -4 -6

Vías 3651 4423 8028 772 3605 4377 21 82 120


57296 164693 273208 107397 108515 215912 187 66 377

97 95 91 -2 -4 -6 -2 -4 -6

CHIRIBIQUETE

3049972 3049364 3029701 -608 -19664 -20272 0 -1 -1

Vías 87 131 655 44 524 568 51 400 653


702 1372 6922 670 5550 6220 95 405 886

100 100 99 0 -1 -1 0 -1 -1

PUINAWAI

2903227 2903591 2881074 363 -22517 -22153 0 -1 -1

Vías 0 0 379 0 379 379 0 0


4084 4239 16674 155 12435 12590 4 293 308

100 100 99 0 -1 -1 0 -1 -1

Total Cobertura Natural

Total Cobertura Antrópica

Pocentaje Cobertura Natural del total de área










A. Rincón et al.

Apéndice B. Resultados modelos de regresión logística para las cuatro zonas de estudio*

Variable Categoría

Macarena Chiribiquete Nukak Puinaw ai

B Sig. B Sig. B Sig. B Sig.

Constante -7,69 0,00 0,00 -39,20 1,00 0,00 -39,16 0,99 0,00 -21,69 1,00 0,00Caberera (1) 0 - 50 km 1,31 0,00 3,71 18,40 1,00 102280647 3,99 0,00 54,14Cabecera (2) 50 - 100 km 16,40 1,00 13409031 2,95 0,00 19,17Cabecera (3) 100 - 150 km 16,40 1,00 13908190 2,13 0,00 8,40Cabecera (4) 150 - 200 km 15,40 1,00 4985151 0,67 0,00 1,96Aptitud de Uso (1) III 0,86 0,00 2,36 -0,60 0,30 0,50 -2,63 0,00 0,07 -1,41 0,00 0,24Aptitud de Uso (2) IV 1,13 0,00 3,10 0,90 0,10 2,40 -1,69 0,00 0,18 -0,49 0,00 0,61Aptitud de Uso (3) V 1,45 0,00 4,27 -0,20 0,70 0,80 -3,28 0,00 0,04 -0,78 0,00 0,46Aptitud de Uso (4) VI 0,69 0,00 1,99 -1,00 0,10 0,40 -0,80 0,00 0,45 -0,87 0,00 0,42Aptitud de Uso (5) VIII 0,87 0,00 2,38 -0,90 0,10 0,40Altura (1) 1 – 200 m 2,91 0,00 18,39 15,70 1,00 6263572 16,81 0,99 20063052 16,98 1,00 23,735,324Altura (2) 201 – 300 m 3,43 0,00 30,89 15,40 1,00 4817855 15,90 0,99 8061142 16,34 1,00 12,461,235Altura (3) 301 – 400 m 2,81 0,00 16,63 14,80 1,00 2586762 15,38 0,99 4764366 15,96 1,00 8,492,839Altura (4) 401 – 500 m 2,96 0,00 19,24 14,80 1,00 2733972 0,47 1,00 1,60Altura (5) 501 – 700 m 2,57 0,00 13,03 14,51 1,00 2000766 0,50 1,00 1,64Altura (6) 701 – 900 m 2,57 0,00 13,02 0,50 1,00 1,64Altura (7) 901 – 1100 m 2,53 0,00 12,55Altura (8) > 1101 m 0,01 0,99 1,01E. Legal (1) Otro estado legal 1,31 0,00 3,69 -0,10 0,10 0,90 0,76 0,00 2,15E. Legal (2) Resguardos 1,10 0,00 3,00 0,27 0,00 1,31 -0,07 0,02 0,93Ríos (1) 0-1000 m 1,70 0,00 5,46 2,10 0,00 8,50 1,27 0,00 3,57 3,59 0,00 36,14Ríos (2) 1001 – 2500 m 1,61 0,00 5,00 1,70 0,00 5,50 0,80 0,00 2,23 2,56 0,00 12,89Ríos (3) 2501 – 5000 m 1,11 0,00 3,03 1,80 0,00 5,80 0,38 0,00 1,47 0,88 0,00 2,42Vías (1) 0 – 1000 m 1,81 0,00 6,12 2,80 0,00 16,00 2,42 0,00 11,26Vías (2) 1001 – 2500 m 1,05 0,00 2,85 1,70 0,00 5,30 1,62 0,00 5,05Vías (3) 2501 – 5000 m 0,52 0,00 1,68 0,20 0,10 1,20 0,86 0,00 2,36Paisaje (1) Llanura Aluvial -0,55 0,00 0,58 0,10 0,30 1,10 2,98 0,00 19,64 -0,95 0,00 0,39Paisaje (2) Planicie Amazónica 1,52 0,00 4,59 -15,20 1,00 0,00 -15,05 1,00 0,00 -17,88 1,00 0,00Paisaje (3) Lomerío Estructural 2,18 0,00 8,84 -0,98 0,00 0,38Paisaje (4) Piedemonte diluvial -0,55 0,00 0,58Paisaje (5) Montaña estructural 0,00 1,00 1,00Pendiente (1) 0 – 3 % -0,70 0,04 0,50 -0,70 0,10 0,50 15,75 1,00 6888090Pendiente (2) 4 – 7 % -0,92 0,01 0,40 -0,70 0,10 0,50 15,70 1,00 6553559Pendiente (3) 8 – 12 % -1,14 0,00 0,32 -1,50 0,00 0,20 15,66 1,00 6315Pendiente (4) 13 – 25 % -1,25 0,00 0,29 -1,80 0,00 0,20 14,36 1,00 1716922Pendiente (5) 25 – 50 % -1,30 0,00 0,27

Exp(B) odds ratio

Exp(B) odds ratio

Exp(B) odds ratio

Exp(B) odds ratio

*Los modelos incluyen las categorías de las variables presentes en cada zona.



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