Nueva Tesis Defendida por Isabel Molina Gómez

Es una preocupación de las naciones garantizar un desarrollo coherente con el bienestar social de la población, incluidos el mejoramiento de su calidad de vida y de las condiciones ambientales de los territorios que la población habita. Al respecto existen un conjunto de políticas y estrategias diferenciadas de acuerdo con la dimensión y tema específico, que son en cierto modo priorizados según la directriz establecida desde el nivel gubernamental para un periodo determinado. De allí, que en algunos casos la prioridad de algunos gobiernos se enfoque en unos ámbitos o temas por encima de otros.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud cada año mueren cerca de 7 millones de personas debido a la mala calidad del aire; esta cifra llama la atención y es entre otros, un soporte en el desarrollo de regulaciones, y de la formulación de algunas políticas para la descontaminación del aire en el ámbito global. Sin embargo, se requiere de un análisis específico de los territorios que brinde a los tomadores de decisiones un mayor soporte acerca de la influencia de una mejora en la calidad del aire en el desarrollo urbano sostenible.

Por lo anterior, se desarrolló un trabajo doctoral en el que se tuvo como objetivo central la determinación de la incidencia de la calidad del aire en el desarrollo urbano sostenible, a partir de la estructuración de una metodología de pronóstico basada en la aplicación de herramientas de aprendizaje automático. Este trabajo doctoral partió de la importancia de los micro-territorios como unidades espaciales con una relevancia política, administrativa, espacial y económica clave para las zonas urbanas y ciudades que éstos conforman y la población que allí habita.

La investigación realizada se estructuró en las siguientes cinco etapas: 1) la elección de un estudio de caso consistente en un micro-territorio urbano para la aplicación de cada uno de los elementos definidos en la investigación; 2) la evaluación del desempeño sostenible del micro-territorio a partir de la identificación, elección y análisis de indicadores coherentes con las metas e indicadores definidos en el marco de los Objetivos del Desarrollo Sostenible; 3) la identificación de herramientas de aprendizaje automático aplicables en el proceso de clasificación de los niveles de sostenibilidad; 4) el pronóstico del nivel de desempeño sostenible del micro-territorio, a partir de una clasificación con información del periodo 2009 a 2017 y la predicción espacial para el año 2016; finalmente 5) la última etapa, consistente en la determinación de la influencia de la calidad del aire en el desarrollo urbano sostenible.

La aplicación de las herramientas de aprendizaje automático (árboles de decisión, bosques aleatorios, redes neuronales, máquina de vector soporte) permitió realizar una clasificación del nivel de avance en el desarrollo sostenible del micro-territorio a nivel espacial y la predicción de los niveles de sostenibilidad (alto, medio y bajo) en el periodo de estudio. Además, fue posible establecer el nivel de importancia de la calidad del aire sobre el nivel de avance en el desarrollo sostenible del territorio. La aplicación de aprendizaje automático, a partir de la metodología estructurada en el desarrollo de la investigación, se consolida en un instrumento útil para tomadores de decisiones a fin de priorizar los lineamientos de política y presupuestos, coherentes con los fines del desarrollo sostenible en el marco de la Agenda 2030. Este trabajo doctoral parte de la relevancia de involucrar a las comunidades y sus necesidades como habitantes de los micro-territorios, con un análisis de abajo hacia arriba que contrasta y complementa el análisis convencional consistente en una mirada y directriz desde arriba hacia abajo.