Evaluación multicriterio aplicada a la expansión urbana en Luján (Buenos Aires, Argentina)

• Autores: Principi, Noelia
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Evaluación multicriterio; Sistemas de información geográfica; Método de comparación por pares; Luján
• Institución: Universidad Nacional de Luján

Fil: Principi, Noelia. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Sociales; Argentina.
El trabajo presenta la aplicación de una metodología de Evaluación Multicriterio (EMC) para determinar, a partir del análisis de diferentes criterios espaciales, los niveles de aptitud del uso del suelo para la expansión urbana en la ciudad de Luján. Se utiliza el método de comparación por pares de Saaty, conocido como Proceso de Análisis Jerárquico (Analytical Hierarchy Process – AHP), para realizar la ponderación de cada uno de los criterios. Los resultados obtenidos evidencian diferentes niveles de aptitud para el uso del suelo urbano, destacándose el sector noroeste de la ciudad como un área con potencialidad para el desarrollo urbano. La EMC apoyada en el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) permite analizar el espacio geográfico con fines de apoyo a su planificación, generando importantes posibilidades para mejorar el proceso de toma de decisiones espaciales.
The paper presents the application of a Multicriteria Evaluation (EMC) methodology to determine, from the analysis of different spatial criteria, the levels of land use aptitude for urban expansion in the city of Luján. Saaty's pairwise comparison method, known as the Analytical Hierarchy Process (AHP), is used to weight each of the criteria. The results obtained show different levels of aptitude for the use of urban land, highlighting the northwest sector of the city as an area with potential for urban development. The EMC supported by the use of Geographic Information Systems (GIS) allows to analyze the geographic space in order to support its planning, generating important possibilities to improve the spatial decisionmaking process.