Figura 20: Proyecto AUDES: conurbaciones
Fuente: Ruiz, 2011
| Documentos > Tamaño y densidad urbana > http://habitat.aq.upm.es/tydu/atydu_4.html |
Para poder comprobar la hipótesis de trabajo, esto es, que el tamaño y la densidad de una ciudad no son variables independientes, es preciso tomar una muestra de áreas urbanas lo más homogéneas posible en cualquier variable ajena al tamaño y la densidad.
Como hemos visto en el Capítulo 2, hay enormes diferencias entre las densidades urbanas de los distintos países y regiones del mundo. Los estándares de densidad asiáticos, europeos o norteamericanos son muy diferentes. Las ciudades asiáticas menos densas siguen siendo más densas que las más densas de entre las europeas, y de igual modo las ciudades norteamericanas más densas apenas son comparables con las ciudades europeas de menor densidad. En cualquier muestra global, podemos prever de antemano que la variable cultural o contextual tendrá mucho más peso que la variable tamaño. La única forma de eliminar esta distorsión es recurrir a una muestra mucho más homogénea en términos geográficos y culturales.
Debemos realizar un esfuerzo por descartar aquellas muestras que presenten de antemano sesgos evidentes, pero tampoco podemos caer en la ilusión de que se pueden aislar perfectamente las dos variables en estudio. El tamaño de una ciudad es siempre resultado de un fenómeno histórico en el que han intervenido toda una serie de diferencias (geográficas, políticas, económicas) que le han otorgado ciertas ventajas sobre otros asentamientos. Esas diferencias que explican el diferente tamaño siguen existiendo en el presente, la jerarquía en términos de tamaño coexiste con una jerarquía política, económica y cultural. De igual manera las distintas ciudades se influyen mutuamente, se copian las diversas innovaciones, asumen estrategias divergentes o convergentes en función de las circunstancias, compiten entre ellas o se complementan. Todas estas cuestiones interfieren de distinta forma en las variables a analizar y parte del interés metodológico de este trabajo es descubrir en qué sentido y en qué medida interfieren.
La red urbana española presenta una gran riqueza y diversidad de ciudades, herencia de la diversidad geográfica y la descentralización política y económica a lo largo de su historia. Sin embargo, esta diversidad heredada comparte un marco común en la cultura urbana y urbanística. Aunque probablemente no sea la muestra más homogénea que se pueda encontrar, tiene la ventaja de que las variaciones (climáticas, orográficas, históricas o económicas) se mueven en márgenes relativamente estrechos, de forma que se pueden identificar diversos subgrupos a partir de estas variaciones y observar cómo interfieren en la relación tamaño-densidad.
Por último, desde un punto de vista eminentemente práctico, las limitaciones en cuanto a la disponibilidad de datos también invitan a tomar una muestra de un único país, de forma que se garantice la homogeneidad y la coherencia de los datos.
Las dos variables básicas para calcular la densidad de un área urbana son su tamaño y su extensión. Como hemos visto en los capítulos anteriores, a pesar de su aparente sencillez, ninguno de los anteriores conceptos está libre de matices e incluso contradicciones. Desde el punto de vista metodológico es necesario comenzar especificando cómo vamos a interpretar, calcular y emplear cada una de estas variables en relación con los objetivos que se plantean. A continuación proponemos una criterio funcional para definir el tamaño del área urbana y un criterio morfológico para definir la extensión y la distribución de las superficies ocupadas por la misma. La selección de la muestra de áreas urbanas a analizar sigue un criterio politico-administrativo, aunque directamente relacionado con aspecto funcionales.
Como hemos visto en los capítulos anteriores, las ciudades actuales han dejado de ser una realidad más o menos uniforme para pasar a constituir un conjunto de componentes especializados funcionalmente, presentando cada componente individual sus propias características morfológicas, incluyendo la densidad. Además, por su especialización funcional, no se puede medir la densidad de cada una de estas áreas siguiendo un único método, incluso aunque se utilice la misma unidad (número de personas por unidad de superficie). Parece razonable considerar la densidad de las áreas residenciales a partir del número de residentes, pero ¿cómo medir la densidad de las áreas productivas? ¿número de empleos por unidad de superficie? ¿y la densidad de los equipamientos? ¿por el número de usuarios? ¿cuál es la variable relevante en el caso de zonas comerciales: el número de personas que trabajan allí o el número de personas que acuden a realizar sus compras? Y sobre todo... ¿cómo se sumarían estos valores para dar un total?
Para caracterizar el conjunto heterogéneo el mejor enfoque parecería poder obtener la máxima información de cada una de las partes y después construir sobre esa información parcial unos indicadores globales para el conjunto. Sin embargo hay diversas dificultades metodológicas que nos lo impiden. Por un lado, los datos disponibles no siempre permiten adjudicar con la suficiente precisión la población residente a un tejido residencial concreto. Por otro, y aquí reside el auténtico conflicto, las diferentes funciones de cada tejido implican cálculos distintos de densidad, y especialmente en el caso de los tejidos mixtos tendríamos distintas densidades para cada uno de sus usos. ¿Cuál es la densidad del ensanche de una ciudad, donde hay personas que residen, personas que acuden a trabajar y personas que acuden por muchos otros motivos, en distintas franjas horarias y con diversos de periodos de permanencia?
Así pues, resulta más conveniente, en la teoría y en la práctica, hacer una abstracción del conjunto, asumir un área donde la población esté contenida, es decir un área en que la población residente realice todas sus actividades cotidianas (resida, trabaje, haga sus compras, disfrute de su ocio), y a continuación calcular la densidad a partir de la extensión total de urbanización que requiere ese conjunto de población para desarrollar tal conjunto de actividades. Este planteamiento nos lleva al concepto de auto-contención que se manejaba en varios de los métodos de delimitación discutidos en el capítulo anterior.
Por supuesto sigue siendo relevante la información de las partes, y se obtendrá en la medida de lo posible, aunque sin perder de vista que el foco del estudio está en los indicadores globales, aquellos que se refieren y permiten caracterizar al conjunto del área urbana. En cualquier caso, asumir un cálculo global para el conjunto de los tejidos urbanos, o urbanizados, no implica extender el área de cálculo a todo el territorio dependiente administrativamente, sino sólo a aquellas áreas sobre las que se desarrollan las funciones específicamente urbanas.
Esta asunción de una definición funcional del área urbana, es decir un área que está definida no tanto por los edificios o la urbanización, como por las personas, puede resultar conflictiva en cuanto implica una redefinición del concepto tradicional de lo urbano.
La delimitación resulta fundamental para responder a nuestra hipótesis: es previsible que estas partes más periféricas del área urbana sean menos densas que el área central y nos preguntamos si esta menor densidad de la periferia llega a compensar la mayor densidad del centro. Si renunciamos a incluirlas por respetar una concepción más tradicional de lo urbano, estamos anulando el experimento; si ampliamos en exceso la definición, estamos abriendo una vía para que los resultados sean cuestionados de raíz, en tanto algunas partes del conjunto podrán ser directamente rechazadas por su carácter no urbano.
Finalmente teniendo en cuenta los casos cada vez más habituales de personas que dividen su tiempo laboral o vital en ciudades distintas, o que pasan sus tiempos de ocio y esparcimiento (fines de semana, vacaciones) en remotos parajes, hay que asumir que ya no existe ningún espacio urbano realmente acotado, y que la tarea de delimitación será poco más que una imprecisa aproximación a los fenómenos cuantitativamente más relevantes.
AUDES (Áreas Urbanas de España) es un proyecto de investigación desarrollado por Francisco Ruiz, Doctor Ingeniero en Informática y Catedrático de la Universidad de Castilla-La Mancha. Aplica al caso español una metodología propia de delimitación de áreas urbanas inspirada en las propuestas de la Oficina Canadiense de Estadística, la Oficina del Censo de Estados Unidos, el Servicio de Información Urbana del Ministerio de Fomento, entre otras. Su método combina un criterio morfológico, para identificar los núcleos de población a partir de los cuales se constituye el área urbana, y un criterio funcional, para incorporar municipios adyacentes en función del número de traslados diarios por motivo de trabajo o estudios (Ruiz, 2011).
El método consiste en un proceso iterativo en el que se identifica en primer lugar un núcleo urbano, definido como un continuo urbano (máxima separación entre ellas de 200 metros) con una población mínima de 10.000 habitantes, que se obtiene a partir de los datos de Corine Land Cover 2006. Este primer núcleo, que puede agrupar uno o más municipios, constituye la zona central del área urbana.
A continuación se evalúa el grado de integración funcional de los municipios contiguos en función de un ratio de atracción, calculado a partir de los traslados diarios por trabajo o estudios recogidos por el Censo 2001. Este ratio contabiliza tanto los desplazamientos desde la periferia hacia el centro como los del centro hacia la periferia. Se calcula, por una parte el porcentaje de personas activas residentes en el municipio que acuden a trabajar o estudiar a la zona central, y por otra el porcentaje de empleos del municipio ocupados por personas que se desplazan desde la zona central, y finalmente se hace la media aritmética. El ratio mínimo para incorporarse al área urbana se sitúa en el 25% (siempre que haya un mínimo absoluto de 200 traslados), y además se incluye la condición de que haya continuidad espacial.
El siguiente paso del proceso consiste en calcular de nuevo el ratio de atracción, pero esta vez con áreas urbanas adyacentes, y no con municipios aislados. En caso de que estas áreas urbanas periféricas presenten un ratio de atracción superior al 25%, entonces pasan a incorporarse al área urbana mayor como subáreas urbanas.
El cuarto y último paso consiste en evaluar el ratio de interacción entre áreas urbanas adyacentes, constituyendo una conurbación en caso de que el porcentaje de traslados diarios entre ambas áreas supere el 25% de los traslados diarios totales.
Finalmente, los municipios de más de 20.000 habitantes no integrados en ninguna de las anteriores se consideran como áreas urbanas conformadas por un único municipio.
Este método iterativo es similar al utilizado en otros estudios (véase Capítulo 3) y parece conseguir una buena identificación de las áreas integradas funcionalmente, pero además resulta algo más exigente en cuanto a los criterios morfológicos. Al margen de los umbrales mínimos de población, cada núcleo urbano se define estrictamente por sus atributos morfológicos, y a partir de ahí se acepta la adición de una primera corona de municipios por criterios exclusivamente funcionales. Los siguientes pasos iterativos ya no se realizan con municipios aislados, sino con áreas urbanas que han cumplido previamente tanto los requisitos morfológicos como los funcionales. De esta manera se reduce el riesgo de incorporar áreas rurales sin restringir o limitar el posible alcance de las relaciones funcionales.
Entre las distintas agrupaciones definidas en el proyecto AUDES, parece que lo más razonable sea tomar la más extensa, las conurbaciones, en cuanto alcanzan el mayor grado de autocontención funcional.
En el caso del área urbana de Madrid, la de mayor población, extensión y complejidad, se van a analizar los resultados para varias delimitaciones, con el objetivo de observar los efectos que tiene la selección del tipo de delimitación, así como para confirmar que la distribución de densidades entre centro y periferia referida por la literatura. Además del área delimitada por AUDES, se analizarán las áreas definidas por los límites del término municipal de Madrid, el área urbana definida por el Ministerio de Vivienda (2010), y la cuenca laboral (Roca et al., 2005).
La delimitación funcional del área urbana nos proporciona un ámbito administrativo definido como urbano, pero dentro de dicho ámbito aún puede definirse con mucho más detalle el área de la superficie terrestre que contiene efectivamente usos urbanos.
La disponibilidad de fotografías aéreas e imágenes de satélite han proporcionado en las últimas décadas un gran volumen de información, facilitando enormemente la elaboración de cartografía, pero también abriendo nuevos campos de reflexión sobre el tratamiento de dichos datos. Las imágenes de satélite han permitido conocer multitud de detalles del territorio, que escapaban a las imágenes fotográficas tradicionales, gracias a la incorporación de información espectral más allá de la luz visible, que permitía calcular variables como la temperatura superficial o el contenido de humedad de un terreno. Estas técnicas se han aplicado a la clasificación de todo tipo de terrenos, pero han resultado de poca utilidad para identificar y clasificar las áreas urbanas. Un proyecto internacional como Corine Land Cover, lanzado a nivel europeo en 1987, emplea algoritmos automáticos para la clasificación de las coberturas naturales, pero recurre a la fotointerpretación por expertos para delimitar y clasificar las áreas urbanas.
A partir de la experiencia del proyecto Corine Land Cover (CLC), se puso en marcha en España el Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España (SIOSE), que ofrece una base de datos de ocupación del suelo para toda España con una escala de referencia 1:25.000, que se genera y actualiza de manera coordinada por distintas administraciones públicas.
SIOSE cubre el conjunto del territorio con una malla continua de polígonos, caracterizados por el tipo de cobertura y de uso del suelo. La principal característica de esta base de datos SIOSE es que no sigue el tradicional modelo jerárquico de clasificación por tipos, con su correspondiente leyenda descriptiva, sino que describe el terreno mediante coberturas o combinaciones de ellas con sus diferentes porcentajes de ocupación y atributos (SIOSE, 2007a). El terreno se representa por medio de polígonos con dos superclases asociadas: cobertura y uso del suelo.
La cobertura del suelo [land cover] se define como la «categorización de la superficie terrestre en distintos unidades según sus propiedades biofísicas, como por ejemplo, superficie urbana, cultivos, arbolado forestal, etc. Cada polígono puede presentar cobertura simple o compuesta.»
Las coberturas simples se corresponden con alguna de las siguientes: cultivos, pastizal, arbolado forestal, matorral, terrenos sin vegetación, cobertura artificial, coberturas húmedas, coberturas de agua. Por otra parte, una cobertura compuesta implica la presencia de varias coberturas simples combinadas en forma de asociaciones o de mosaicos.
Las asociaciones son una «combinación de coberturas sin distribución fija», los mosaicos, regulares o irregulares, son una «combinación de coberturas cuya separación y distribución geométrica entre ellas es claramente perceptible». Finalmente, hay un tipo especial de asociación, la asociación predefinida, en el «que se han predefinido específicamente qué coberturas puede contener, atendiendo a su alta representatividad en el territorio». Además, algunas coberturas pueden llevar asociado un cierto atributo, por ejemplo si un cultivo está regado o no, o si un edificio está en construcción.
Por otra parte, el uso del suelo [[land use]] se define como la «caracterización del territorio de acuerdo con su dimensión funcional o su dedicación socioeconómica actual». Algunos usos se asocian específicamente a una determinada cobertura (o combinación de varias), mientras que otras coberturas pueden albergar distintos tipos de usos. Específicamente, los distintos usos urbanos se presentan asociados a una combinación variable de coberturas artificiales.
El proceso de elaboración de la base de datos comienza con una recopilación de los datos disponibles en una diversidad de fuentes: imágenes SPOT5 y Landsat5TM, Ortofotografías, Base Cartográfica Numérica, Catastro, SIGPAC, y otras bases de datos aportadas por las comunidades autónomas y otras entidades públicas (SIOSE, s.f.). Una vez recopilada e integrada la información, los equipos de producción de cada comunidad autónoma se encargan de la edición geométrica de los polígonos SIOSE, fotointerpretando sobre las imágenes y la integración de la información de referencia y apoyo mediante software y herramientas SIG, y asignando a cada polígono los porcentajes de clases y atributos. Para asegurar la homogeneidad de los resultados, se cuenta con un manual de fotointerpretación (SIOSE, 2007b), donde se detallan y definen las distintas coberturas descritas en el modelo SIOSE, así como las normas generales y diversos ejemplos de fotointerpretación.
Fuente: SIOSE, 2007b
Coberturas simples
Cobertura artificial
Cultivos / Vegetación forestal
Terrenos sin vegetación
Coberturas húmedas / de agua
Coberturas compuestas predefinidas
Artificial compuesto
Urbano mixto
Industrial
Primario
Terciario
Equipamiento/Dotacional
Infraestructuras
El modelo SIOSE incluye un gran número de coberturas (véase Cuadro 7), pero en este estudio se va a recurrir fundamentalmente a un conjunto de asociaciones predefinidas dentro de la categoría de artificiales compuestas, que cubren los distintos tipos de tejidos urbanos. Aunque durante el procesamiento de los datos se mantiene una contabilidad de cada una de las coberturas y los usos del SIOSE, para realizar la cartografía y calcular los indicadores finales se ha decidido definir tres grandes categorías:
La primera categoría agrupa a todas aquellas áreas donde se da una combinación de usos urbanos, incluido el uso residencial. La segunda se refiere a todos aquellos tejidos especializados que albergan el resto de usos no residenciales de la ciudad, que aunque resultan imprescindibles para el funcionamiento de la ciudad, no tienen una población residente asociada. Finalmente, la tercera se refiere al conjunto de instalaciones que son necesarias para el correcto funcionamiento de los anteriores.
Han quedado fuera de este esquema los usos agrarios y determinadas infraestructuras, como las energéticas, que no necesariamente dan servicio al área o territorio inmediato donde se localizan. En este sentido hay que reconocer un límite borroso en la conceptualización de esta exclusión. Por ejemplo, una gran central eléctrica da servicio a un territorio que va más allá del área urbana en que se encuentra, pero por otra parte no deja de ser una instalación industrial que da empleo y genera actividad económica en el entorno inmediato. Se ha optado por excluir esta categoría por las distorsiones que podría generar la presencia de instalaciones de tan grandes dimensiones en las proximidades de ciudades pequeñas, donde más habitualmente se sitúan.
Finalmente, de entre todos los atributos disponibles, sólo se utilizará el atributo en construcción para agrupar todas las áreas en desarrollo dentro de una categoría específica.
Para este estudio se ha escogido el conjunto de las capitales provinciales españolas, exceptuando tan sólo las dos capitales de las Islas Canarias, por una cuestión meramente técnica (su situación geográfica obligaría a utilizar otras coordenadas de proyección en el procesamiento GIS y complejizar el proceso de elaboración de la cartografía).
España está organizada administrativamente en provincias desde 1833, sin que haya habido cambios significativos en esta estructura, aparte de la superposición en 1978 de la división en comunidades autónomas. Aunque la división establecida en 1833 no correspondía exactamente a la red urbana existente en aquella época, desde entonces las capitales provinciales han ejercido un papel central en el proceso de urbanización del país, convirtiéndose en el referente urbano de sus respectivos territorios. De esta manera, la mayoría de las capitales constituyen el principal centro urbano de su territorio, e incluso en los pocos casos en que conviven con ciudades que compiten en términos de tamaño e importancia económica, siguen manteniendo las principales funciones económicas. Entre las 48 capitales analizadas conviene señalar estos casos que se apartan de la norma:
Otro aspecto a tener en cuenta sería la posible competencia en términos de funciones administrativas. Aunque las funciones asociadas a la capitalidad de la provincia se han mantenido, se ha superpuesto una red administrativa mucho más potente asociada a la gestión de las comunidades autónomas. Sin embargo, por regla casi general la capitalidad de las comunidades autónomas ha recaído en ciudades que ya eran capital de provincia. Tan sólo hay dos excepciones: La Coruña debe convivir con Santiago de Compostela, capital de Galicia, y Badajoz con Mérida, capital de Extremadura. En el resto de los casos la administración autonómica ha venido a confirmar y reforzar el protagonismo de la red de ciudades preexistente.
En resumen, en la muestra de 48 áreas urbanas tan sólo 7 se apartan parcialmente de la regla general: centro administrativo, mayor núcleo de población del territorio circundante y germen de un área urbana monocéntrica crecida en torno suyo.
Por otra parte, el tamaño de estas áreas urbanas está correlacionado en gran medida con la demografía de su entorno. Las mayores ciudades están en el centro de los territorios más poblados, mientras que las ciudades de menor tamaño se corresponden con aquellos territorios de menor población. Un caso que se apartaría de esta regla podría ser Zaragoza, mientras que a una escala muy superior, la enorme población de Madrid contrasta con el relativo despoblamiento del interior del país en su conjunto.
La distribución de la población dentro de la península presenta una cierta estabilidad histórica, como puede observarse en la Figura 20. Entre 1857 y 2005 se mantiene la distribución de las zonas más pobladas: las costas mediterránea y cantábrica y los focos interiores de Madrid, Zaragoza y Valladolid, pero también hay una serie de cambios que es preciso señalar. Primero, se profundiza el contraste entre las zonas más y menos pobladas; con el triple de población y densidad global, muchas de las provincias interiores mantienen o incluso reducen su población respecto de la que tenían 150 años antes. En el otro extremo, las densidades más altas casi se han multiplicado por diez, intensificando la concentración de población en ciertas áreas urbanas, entre las que destacan Madrid y Barcelona. Otro cambio a destacar sería la pérdida de peso demográfico de la mitad norte de la península, y sobre todo de sus provincias interiores. La distribución de densidades de 2005 desdibuja la tradicional diferencia entre meseta norte y sur y dibuja mucho más claramente el vacío demográfico existente en torno a Madrid.
Sin embargo estos 150 años se han dividido en varias fases de carácter muy variado. Durante todo el siglo XIX el crecimiento demográfico es generalizado, aunque desigual, mientras que en la primera mitad del siglo XX empiezan a darse situaciones esporádicas de pérdida poblacional. Sin embargo es entre 1950 y 1980 cuando se produce una transformación profunda de la distribución de la población, pasando de un país netamente rural en otro predominantemente urbano y con grandes contrastes en términos de densidad a nivel territorial. Finalmente a partir de 1980 se define claramente el declive demográfico de la mitad norte del país, sobre todo en favor de la costa mediterránea (destacando el crecimiento de las áreas urbanas intermedias), y las provincias periféricas a Madrid (Figura 22).
Este proceso tiene una incidencia significativa en el tamaño de las ciudades. Hasta 1980 crece de forma permanente la distancia entre ciudades grandes y pequeñas, al principio por el mayor crecimiento de ciertas urbes donde se concentra la industrialización del país, y en el periodo de 1950 a 1980 con una intensa redistribución de la población que abandona la áreas agrícolas tradicionales hacia los nuevos focos industriales. Sin embargo, a partir de 1980 se invierte esta tendencia y empieza a reducirse la diferencia entre grandes y pequeñas ciudades (Lanaspa et al., 2004; Goerlich & Mas, 2008). Esta nueva tendencia coincide con la descentralización política que se produce a partir de 1978, aunque también con la crisis del modelo tradicional de concentración industrial.
Hay otra diferencia en la organización territorial del norte y el sur de la península que condiciona la red urbana. La mitad sur tiene una estructura urbana que se remonta a la antigüedad romana, en tanto que el norte del país quedó en gran medida despoblado durante la alta Edad Media y fue repoblado posteriormente con el avance de los reinos cristianos del norte. Mientras esta repoblación medieval se organizó en torno a una multitud de pequeños núcleos de población (de ahí el gran número de municipios y el pequeño tamaño de sus términos municipales), la estructura urbana de la mitad sur, y especialmente en Andalucía, estaba organizada en torno a núcleos mayores de población más distanciados entre sí, y con una mayor concentración de la propiedad de la tierra. De esta manera el despoblamiento relativo del interior peninsular adquiere un carácter diferenciado: en el norte los pequeños núcleos rurales se vacían según la población se concentra en unas pocas ciudades; en el sur, por el contrario se mantiene una red más densa de ciudades de pequeñas y medianas. Estas diferencias de origen también estaban presentes en la costa mediterránea, pero la mayor densidad de población ha evitado el abandono de los núcleos más pequeños y ha generado, por el contrario, una mayor densidad de la red urbana (Figura 21).
A efectos de esta investigación, el actual tamaño de las ciudades es el resultado de la confluencia de una diversidad de factores. Es de esperar que tal complejidad también tenga cierta influencia sobre la forma y la densidad de estas ciudades. La extensión de los términos municipales es otra variable que se define a través de la historia, y por ello calcular la densidad tomando como referencia su superficie generaría con seguridad una distorsión enorme, no justificada tanto por el presente de las ciudades como por su pasado. También la densidad de la red urbana puede introducir interferencias en las áreas urbanas a estudiar: ¿son más densas ciertas áreas urbanas por su tamaño, o por la proximidad relativa de otras áreas? Es una cuestión que habrá que observar específicamente al analizar los resultados.
Una vez calculada la población asociada a cada una de las áreas urbanas delimitadas (Cuadro 8), la muestra de estudio queda como sigue:
Así pues tenemos una muestra bastante amplia de áreas urbanas de tamaño medio y pequeño, pero algo más reducida en el rango alto de población. De esta forma, aunque la presencia de dos áreas urbanas en el rango más alto de tamaño permite comparar los resultados de ambas y observar los rasgos comunes o las diferencias, hay un salto relativamente grande entre estas dos grandes áreas y el siguiente grupo (la población de la segunda área urbana, Barcelona, es tres veces mayor que la tercera, Valencia).
Fuente: Ruiz, 2011
1
Nº Extensión Densidad
Área urbana Población municipios (km2) (Hab/km2)
Madrid 6.003.662 94 4945,15 1214,05
2 Barcelona 4.516.079 95 1752,45 2577,01
3 Valencia 1.689.835 56 1529,77 1104,63
4 Sevilla 1.335.740 30 3274,12 407,97
5 Bilbao 969.327 45 956,90 1012,99
6 Málaga 881.008 10 898,95 980,04
7 Zaragoza 705.267 18 2289,64 308,03
8 Murcia 560.442 7 1194,17 469,32
9 Palma 501.898 10 998,30 502,75
10 Granada 452.238 31 1139,91 396,73
11 Alicante 437.148 6 388,22 1126,03
12 Donostia 431.744 22 486,80 886,90
13 Oviedo 417.841 13 1380,82 302,60
14 Coruña 410.972 10 655,78 626,69
15 Valladolid 402.076 21 950,07 423,21
16 Santander 364.883 17 512,70 711,69
17 Tarragona 343.147 16 317,56 1080,57
18 Córdoba 324.658 2 1469,89 220,87
19 Castellón 322.222 10 557,44 578,04
20 Pamplona 320.149 23 668,64 478,81
21 Cádiz 262.459 3 239,91 1093,99
22 Vitoria 240.929 10 1068,06 225,58
23 Almería 209.635 6 430,84 486,57
24 León 207.991 17 1115,80 186,41
25 Salamanca 196.553 13 310,93 632,15
26 Burgos 184.257 13 769,79 239,36
27 Logroño 182.487 15 518,78 351,76
28 Albacete 169.649 4 1993,85 85,09
29 Huelva 168.584 3 230,48 731,45
30 Badajoz 147.553 3 1525,35 96,73
31 Lleida 145.407 10 353,04 411,87
32 Girona 144.404 12 256,77 562,39
33 Ourense 144.013 12 607,38 237,11
34 Pontevedra 126.095 4 323,57 389,70
35 Jaen 120.070 2 462,73 259,48
36 Toledo 103.731 7 509,91 203,43
37 Cáceres 103.028 5 1966,78 52,38
38 Lugo 99.813 3 469,15 212,75
39 Palencia 96.526 6 224,64 429,69
40 Ciudad Real 86.346 4 531,94 162,32
41 Zamora 73.915 7 290,46 254,48
42 Segovia 64.543 5 247,08 261,22
43 Ávila 53.272 1 230,71 230,90
44 Cuenca 53.211 3 1150,62 46,25
45 Huesca 49.312 1 161,04 306,21
46 Soria 40.494 4 639,37 63,33
47 Teruel 36.608 2 565,09 64,78
Elaboración propia
Superficie urbanizada (Ha)
Área urbana Uso mixto Especializ. Infraestruct. En constr. Total
1 Madrid 46606,21 33519,52 17029,53 10374,91 107530,17
2 Barcelona 30764,08 18294,10 12266,49 1920,81 63245,49
3 Valencia 14887,14 9108,95 3915,60 1960,10 29871,78
4 Sevilla 9731,97 7889,92 11025,54 1638,04 30285,48
5 Bilbao 5326,50 4475,91 2850,82 991,41 13644,64
6 Málaga 8066,84 3034,26 2221,31 824,82 14147,22
7 Zaragoza 5322,05 5177,30 5213,37 2299,33 18012,05
8 Murcia 3451,27 2554,24 2759,06 1325,03 10089,60
9 Palma 5638,43 2693,94 1443,32 537,42 10313,11
10 Granada 3736,04 1924,48 1451,48 924,95 8036,96
11 Alicante 5804,99 2138,06 691,23 1281,82 9916,11
12 Donostia 2742,38 2337,94 1014,44 322,70 6417,46
13 Oviedo 1997,28 2198,95 2223,81 618,92 7038,96
14 A Coruña 4339,86 1994,09 1727,32 355,53 8416,80
15 Valladolid 5338,09 3219,91 2777,62 1167,81 12503,43
16 Santander 2253,83 2177,89 1081,26 216,51 5729,49
17 Tarragona 4332,00 3025,09 3429,54 247,94 11034,56
18 Córdoba 3523,00 1323,70 1567,15 401,81 6815,66
19 Castellón 4583,97 3316,08 1200,87 695,66 9796,59
20 Pamplona 1585,55 2664,20 1671,89 603,23 6524,86
21 Cádiz 1009,81 1131,75 598,43 45,96 2785,96
22 Vitoria 2290,58 2764,52 1810,72 1046,60 7912,42
23 Almería 1313,86 888,49 817,39 255,28 3275,02
24 León 3340,53 1457,97 1557,14 980,42 7336,06
25 Salamanca 2270,26 1645,71 1129,47 763,13 5808,57
26 Burgos 1267,21 2020,70 810,33 942,58 5040,82
27 Logroño 1115,45 2027,07 1059,71 401,15 4603,37
28 Albacete 1067,41 1304,58 2784,45 436,39 5592,83
29 Huelva 658,09 1268,85 1034,60 392,96 3354,51
30 Badajoz 1419,83 838,48 3197,38 126,23 5581,93
31 Lleida 1466,80 1119,84 5440,44 173,37 8200,45
32 Girona 1527,52 1118,71 3366,70 161,15 6174,08
33 Ourense 2518,28 799,75 745,38 256,18 4319,58
34 Pontevedra 1076,23 418,68 326,17 111,63 1932,71
35 Jaén 823,53 406,94 578,38 199,30 2008,16
36 Toledo 1763,19 902,05 779,55 371,27 3816,06
37 Cáceres 1013,08 789,91 1731,43 468,23 4002,65
38 Lugo 1956,42 793,66 1057,04 103,52 3910,64
39 Palencia 1164,37 1074,68 858,94 201,93 3299,93
40 Ciudad Real 754,39 491,82 613,69 1216,66 3076,56
41 Zamora 857,35 362,39 1452,64 260,74 2933,12
42 Segovia 709,58 426,31 480,29 342,53 1958,71
43 Ávila 490,20 444,63 714,80 502,01 2151,63
44 Cuenca 433,94 406,75 694,20 230,79 1765,68
45 Huesca 248,16 459,57 427,90 40,22 1175,85
46 Soria 348,65 443,14 384,17 118,23 1294,20
47 Teruel 546,24 307,01 1115,24 142,24 2110,74
Tanto el proyecto AUDES como el proyecto SIOSE tienen disponibles todos sus datos para descargar desde sus respectivas páginas web. AUDES ofrece en un único archivo la información geográfica de todas las áreas urbanas del país, mientras que la información de SIOSE está dividida por comunidades autónomas que hay que descargar una por una. Para los datos de población se ha recurrido a datos del padrón continuo, disponibles en la página web del Instituto Nacional de Estadística (INE) desglosados a nivel municipal.
Los datos del SIOSE se refieren a 2005, mientras que los datos de AUDES se ha construido a partir de datos de Corine Land Cover 2006 (para la determinación de los núcleos urbanos) y del Censo 2001 para definir las áreas funcionales a partir de los traslados diarios por motivos de trabajo o estudios. Por último, del padrón continuo se han tomado los datos oficiales de población por municipio a fecha de 1 de enero de 2006. Por otra parte, aunque habría sido de indudable interés poder cruzar datos sobre el número de viviendas con los datos de población y superficie, tales datos sólo están disponibles para 2001 y 2011, y resultaba conflictivo intentar hacer una interpolación de dichos datos por las grandes variaciones que ha habido en la producción inmobiliaria durante ese periodo. Las áreas en desarrollo que aparecen en 2005 tienen una extensión significativa y es imposible saber, sin realizar un estudio caso por caso, en qué medida tales desarrollos se han completado y han quedado reflejados en los datos del Censo de 2011.
Para el procesamiento de la información geográfica y la elaboración cartográfica se ha empleado el programa ArcGIS Desktop 10.0. Tanto los datos del AUDES como los del SIOSE utilizan el sistema cartográfico de representación UTM, pero con distintos sistemas geodésicos de referencia (ED50 y ETRS89 respectivamente), por lo que para intersectar ambos ha sido preciso realizar una transformación geográfica, empleando el formato NTv2 recomendado por el Instituto Geográfico Nacional (IGN). A partir de esta intersección se recopilan todos los polígonos SIOSE que correspondan con las coberturas seleccionadas previamente. Estos polígonos se agrupan en las tres categorías urbanas descritas anteriormente para realizar la cartografía en el propio programa GIS. En paralelo, la tabla de datos asociada a los polígonos se procesa mediante un script Perl que se encarga de extraer la información de la leyenda de cada polígono para realizar el cálculo de las superficies de cada categoría (Cuadro 9) y a partir de ellas, el resto de indicadores.
La densidad tiene utilidad para describir ámbitos espaciales homogéneos y puesto que la ciudad es por definición un ente heterogéneo, y dicha heterogeneidad cada vez se traslada más al ámbito espacial, a través de la segregación y la especialización funcional, un estudio sobre la densidad de las ciudades requiere ir acompañado de un análisis específico sobre su heterogeneidad, sobre las diferencias entre las partes, como medio imprescindible para calcular e interpretar los valores de densidad.
En el análisis de un área urbana nos encontramos con esta heterogeneidad, en tanto la ciudad es una combinación de tejidos urbanos de distintas densidades. Este problema que se agrava en las zonas periféricas en contacto con áreas no urbanizadas, donde las bajas densidades de población que suelen observarse pueden responder a tres situaciones:
Para conocer más en detalle el comportamiento de las periferias urbanas es necesario distinguir entre tejidos residenciales y no residenciales, y entre tejidos urbanos y no urbanos. El primer problema se puede resolver mediante el cálculo de densidades diferenciadas (incluyendo o excluyendo los tejidos no residenciales), el segundo es algo más complejo.
La creciente interpenetración entre las áreas urbanas y no urbanas dificulta el cálculo de la densidad en las áreas de contacto. ¿Debemos contabilizar las superficies no urbanizadas inmediatas a las superficies urbanas? ¿Podemos definir un límite exterior de la ciudad? Este problema por lo general se ha omitido bien mediante la inclusión de una porción arbitraria de superficie rural en el cálculo de la densidad (tomando como referencia el territorio administrativo o una franja de ancho predeterminado) bien mediante la exclusión absoluta de cualquier superficie no urbana. En este trabajo se ha optado por combinar dos indicadores para obtener una visión más completa. Por una parte, el cálculo de densidades excluye las superficies no urbanas. Como indicador complementario, se intenta cuantificar el nivel de interpenetración rural-urbana a través de un indicador de compacidad.
La densidad referida específicamente a las superficies urbanizadas nos permite caracterizar el conjunto de los tejidos urbanos, independientemente de su distribución en el territorio. La compacidad nos permite conocer en qué medida estos tejidos urbanos forman una superficie continua o contienen en su interior bolsas de tejidos no urbanos. Con ello se plantea una doble escala de análisis, observando el detalle de los tejidos urbanos, pero también su distribución espacial en el territorio circundante (Figura 23).
La compacidad es un concepto intuitivo que relaciona densidad y volumen. La máxima compacidad la alcanzan aquellos objetos que, sin variar su densidad, ocupan el mínimo volumen aparente. Su principal característica es que es un valor relativo, que mide la proximidad del volumen real respecto del volumen mínimo ideal. La compacidad permite medir la heterogeneidad de una mezcla a partir de una clasificación inicial de componentes, simplemente contabilizando la proporción del componente principal frente a otros componentes presentes en la mezcla heterogénea. También puede servir para medir la regularidad de un volumen o una superficie, asumiendo que las irregularidades de sus contornos se pueden contabilizar como interpenetraciones entre el interior y el exterior, y por tanto constituyen a su vez una mezcla heterogénea.
La plasticidad del concepto permite definirlo en función de las características específicas que se deseen analizar. En el estudio de la porosidad de materiales, se puede omitir la referencia a la forma macroscópica, mientras que para el estudio de la forma global se puede abstraer la heterogeneidad microscópica y asumir la densidad aparente como densidad real. El factor de forma de un edificio se puede analizar en términos de compacidad en la medida en que existen diversas distribuciones de un mismo volumen y se puede asimilar la máxima compacidad a aquella disposición en que se minimice la superficie de contorno. Del mismo modo se puede caracterizar un tejido urbano en términos de compacidad, a partir del porcentaje de suelo ocupado por la edificación, por ejemplo.
Finalmente, la compacidad puede servir para medir el grado de dispersión de la urbanización, o en qué medida los tejidos urbanos se sitúan a la menor distancia posible del centro. En este caso se omiten las diferencias internas entre los diferentes tipos de tejido urbano y se confrontan exclusivamente superficies urbanas y no urbanas.
Existen diversos métodos para calcular la compacidad de una superficie de contorno irregular e incluso discontinua.
Para medir la compacidad de una superficie se compara con el círculo de área equivalente, que sería la forma más compacta. El método habitual consiste en calcular la relación entre la longitud del perímetro de la superfice analizada y la del círculo equivalente. Sin embargo este método es de difícil aplicación al presente caso, ya que el cálculo del perímetro es altamente dependiente de la escala,[13] por lo que aquí emplearemos la distancia media respecto del centro de gravedad, cuyo cálculo no se ve afectado por la escala, aspecto que es crítico en la presente investigación.
La fragmentación es otro concepto que se emplea habitualmente para medir las discontinuidades de un área urbana. Sin embargo su cálculo es igualmente dependiente de la escala, por lo que tampoco resulta apropiado en la presente investigación.
Un indicador se define como un dato o una información que sirve como aproximación a una realidad compleja. Un buen indicador debe ser comprensible, de cálculo preciso y fácil comunicación. Y para que esto sea posible, la relación entre la realidad descrita y el indicador que la describe debe ser clara e inequívoca, de forma que su interpretación resulte lo menos conflictiva posible y se pueda centrar el debate en el fin (la realidad descrita) y no en el medio (el propio indicador).
Para realizar este estudio se van a calcular cuatro indicadores con el objetivo de que se complementen entre sí y nos ofrezcan una aproximación de utilidad para comprender en qué medida el tamaño de las áreas urbanas influye en su forma y, específicamente, en su densidad.
Los dos primeros de estos indicadores son cálculos de densidad respecto de distintas superficies urbanas:
Se define como la relación entre la población del área urbana y la superficie ocupada por la urbanización. Es equivalente al indicador densidad de población del Sistema Municipal de Indicadores de Sostenibilidad (Ministerio de Medio Ambiente, 2010), definido como «número de habitantes por hectárea considerando solamente el área urbana consolidada (suelo urbano), es decir, el suelo de naturaleza urbana sin el suelo urbanizable». Aquí vamos a introducir dos variaciones: por un lado, se va a calcular dicho valor para la totalidad del área urbana, y no para cada municipio, por otro, la superficie urbanizada no se define a partir del concepto jurídico suelo urbano consolidado, sino a partir de las superficies identificadas por el SIOSE como efectivamente urbanizadas, independientemente de su situación urbanística.
Se define como la relación entre la población del área urbana y la superficie total de uso residencial. En realidad el SIOSE no identifica áreas urbanas de uso residencial, sino tejidos de usos mixtos donde se incluye el residencial. Se trata de ofrecer una aproximación más cercana a la realidad de los espacios residenciales, aunque evidentemente el nivel de detalle será minimo debido a la heterogeneidad existente dentro de la categoría. Un estudio reciente (Goerlich & Cantarino, 2012) ha realizado un estudio más detallado en este sentido, cruzando los datos de población con los polígonos del SIOSE a nivel de sección censal con el fin de definir una malla o [grid] de densidad de población para el territorio español. Sin embargo, para la presente investigación tal nivel de detalle no es imprescindible y por el contrario puede introducir un ruido innecesario.
La densidad neta y la densidad bruta se calculan con el mismo dato de población total, por lo tanto la relación entre ambos valores refleja la mayor o menor presencia de tejidos urbanos funcionalmente especializados. La relación entre ambos valores también nos puede ayudar a explicar las diferencias entre la densidad percibida por las personas y la densidad real del área urbana, incluyendo muchos espacios que el ciudadano sólo utiliza de forma indirecta (vertederos, depuradoras, centros logísticos, etc.)
Se define a partir de la distancia desde el centro de cada polígono SIOSE catalogado como urbano mixto o urbano especializado al centro de gravedad del conjunto de todos los polígonos (ponderando la superficie de cada uno), es decir, el radio de giro polar respecto al centro de gravedad.
Otros estudios (Angel et al., 2010) calculan esta misma distancia respecto al centro de negocios del área urbana. Aquí se ha optado por recurrir a una definición estrictamente geométrica, que se aparta de la definición convencional especialmente en aquellos casos en que el centro de negocios tiene una ubicación periférica (como es el caso en muchas ciudades costeras). En realidad, esta medida no deja de ser una aproximación teórica a la distancia real que deben afrontar los habitantes del área urbana; de hecho, lo habitual es que conforme crece esta distancia se produzca una progresiva descentralización de las actividades urbanas, y que esta descentralización sea más intensa cuando el centro tradicional tenga una posición más excéntrica.
Las superficies que se incluyen en este cálculo son el conjunto de polígonos pertenecientes a las categorías urbano mixto y urbano especializado, que serían el origen o el destino de cualquier desplazamiento, mientras que en general las infraestructuras actuarían como el medio empleado para hacer posible estos traslados. Nuevamente tenemos aquí un caso que se sale de este esquema conceptual: aquellas infraestructuras que también ejercen como áreas de actividad económica y centros de empleo (puertos, aeropuertos).
Se define como el grado de similitud que tiene la superficie urbana con un círculo, la forma geométrica que conseguiría reducir al mínimo la distancia media respecto del centro. En la literatura se han utilizado dos métricas alternativas: la mínima distancia al centro, o índice de proximidad, que es el que empleamos aquí, o la mínima distancia entre todos los puntos del área urbana, o índice de cohesión (Angel et al., 2010). Aunque suele aplicarse a manchas urbanas continuas, no hay ninguna limitación para aplicarlo a manchas discontinuas como estamos haciendo aquí.
El Sistema Municipal de Indicadores de Sostenibiliad (Ministerio de Medio Ambiente, 2010) incluye un indicador que denomina compacidad urbana que, sin embargo, poco tiene que ver con el aquí empleado. Allí se define como la relación entre el volumen edificado respecto a la superficie urbanizada, lo cual sirve más para caracterizar el tejido urbano a pequeña escala que el proceso urbanizador a gran escala, y que bien podría denominarse densidad edificatoria.
En la Figura 24 se puede observar un ejemplo de los distintos conceptos utilizados en el cálculo de los indicadores.
Los dos primeros indicadores, densidad bruta y densidad neta, nos ofrecen en dos formatos la información específica que estábamos buscando. Con el primero podemos observar la cantidad de superficie que consume cada área urbana por habitante; con el segundo, nos centramos en el espacio vital que normalmente perciben los habitantes de la ciudad. Al cruzar ambas variables podemos aproximarnos también al grado de segregación funcional de cada área urbana.
El segundo par de indicadores, distancia y compacidad, nos hablan ante todo de la geometría y la ubicación relativa de las superficies urbanas, permitiendo recuperar la información contextual que se perdió al eliminar las superficies no urbanas del cálculo de la densidad. La distancia media, aún siendo de forma teórica, nos ofrece una aproximación a las distancias que deben recorrer los habitantes del área urbana en su vida cotidiana. La compacidad nos habla ante todo de la forma de crecimiento: las formas más compactas privilegian la proximidad y la ocupación de todo el espacio disponible, mientras que las formas menos compactas implican una menor importancia relativa de la distancia.
Elaboración propia
| Densidad (pers/Ha) | Distancia | |||||
| Área urbana | Población | Bruta | Neta | media (km) | Compacidad | |
| 1 | Madrid | 6.003.662 | 55,83 | 128,82 | 19,53 | 54,64% |
| 2 | Barcelona | 4.516.079 | 71,41 | 146,80 | 16,14 | 51,55% |
| 3 | Valencia | 1.689.835 | 56,57 | 113,51 | 11,93 | 48,78% |
| 4 | Sevilla | 1.335.740 | 44,10 | 137,25 | 10,68 | 46,73% |
| 5 | Bilbao | 969.327 | 71,04 | 181,98 | 8,27 | 45,05% |
| 6 | Málaga | 881.008 | 62,27 | 109,21 | 11,67 | 34,01% |
| 7 | Zaragoza | 705.267 | 39,16 | 132,52 | 9,46 | 40,82% |
| 8 | Murcia | 560.442 | 55,55 | 162,39 | 8,03 | 36,23% |
| 9 | Palma | 501.898 | 48,67 | 89,01 | 9,68 | 35,46% |
| 10 | Granada | 452.238 | 56,27 | 121,05 | 5,95 | 47,62% |
| 11 | Alicante | 437.148 | 44,08 | 75,31 | 6,06 | 55,25% |
| 12 | Donostia | 431.744 | 67,28 | 157,43 | 7,78 | 34,48% |
| 13 | Oviedo | 417.841 | 59,36 | 209,21 | 8,78 | 27,78% |
| 14 | Coruña | 410.972 | 48,83 | 94,70 | 9,38 | 31,95% |
| 15 | Valladolid | 402.076 | 32,16 | 75,32 | 7,25 | 47,98% |
| 16 | Santander | 364.883 | 63,69 | 161,89 | 9,02 | 27,78% |
| 17 | Tarragona | 343.147 | 31,10 | 79,21 | 8,48 | 38,02% |
| 18 | Córdoba | 324.658 | 47,63 | 92,15 | 5,98 | 43,86% |
| 19 | Castellón | 322.222 | 32,89 | 70,29 | 8,34 | 40,00% |
| 20 | Pamplona | 320.149 | 49,07 | 201,92 | 4,87 | 50,25% |
| 21 | Cádiz | 262.459 | 94,21 | 259,91 | 4,72 | 36,90% |
| 22 | Vitoria | 240.929 | 30,45 | 105,18 | 6,19 | 43,29% |
| 23 | Almería | 209.635 | 64,01 | 159,56 | 4,78 | 36,90% |
| 24 | León | 207.991 | 28,35 | 62,26 | 6,88 | 37,88% |
| 25 | Salamanca | 196.553 | 33,84 | 86,58 | 4,24 | 55,56% |
| 26 | Burgos | 184.257 | 36,55 | 145,40 | 6,67 | 32,36% |
| 27 | Logroño | 182.487 | 39,64 | 163,60 | 6,02 | 34,97% |
| 28 | Albacete | 169.649 | 30,33 | 158,94 | 7,88 | 23,26% |
| 29 | Huelva | 168.584 | 50,26 | 256,17 | 3,88 | 42,55% |
| 30 | Badajoz | 147.553 | 26,43 | 103,92 | 6,55 | 27,25% |
| 31 | Lleida | 145.407 | 17,73 | 99,13 | 5,02 | 38,17% |
| 32 | Girona | 144.404 | 23,39 | 94,54 | 4,28 | 45,25% |
| 33 | Ourense | 144.013 | 33,34 | 57,19 | 6,01 | 36,10% |
| 34 | Pontevedra | 126.095 | 65,24 | 117,16 | 4,92 | 29,59% |
| 35 | Jaen | 120.070 | 59,79 | 145,80 | 2,76 | 47,85% |
| 36 | Toledo | 103.731 | 27,18 | 58,83 | 5,40 | 35,97% |
| 37 | Cáceres | 103.028 | 25,74 | 101,70 | 4,72 | 33,90% |
| 38 | Lugo | 99.813 | 25,52 | 51,02 | 5,22 | 37,74% |
| 39 | Palencia | 96.526 | 29,25 | 82,90 | 4,58 | 38,91% |
| 40 | Ciudad Real | 86.346 | 28,07 | 114,46 | 3,05 | 43,48% |
| 41 | Zamora | 73.915 | 25,20 | 86,21 | 4,25 | 30,96% |
| 42 | Segovia | 64.543 | 32,95 | 90,96 | 2,91 | 43,67% |
| 43 | Ávila | 53.272 | 24,76 | 108,67 | 2,09 | 54,95% |
| 44 | Cuenca | 53.211 | 30,14 | 122,62 | 3,80 | 28,65% |
| 45 | Huesca | 49.312 | 41,94 | 198,71 | 1,88 | 53,19% |
| 46 | Soria | 40.494 | 31,29 | 116,15 | 4,22 | 25,13% |
| 47 | Teruel | 36.608 | 17,34 | 67,02 | 5,92 | 18,55% |
En el Cuadro 10 se presenta el conjunto de los indicadores obtenidos para las 47 áreas urbanas estudiadas. Para su análisis, empezaremos cruzando los valores de cada uno de los indicadores con el tamaño de población, y después cruzaremos los indicadores entre sí. Para facilitar la lectura de las gráficas, se ha utilizado una escala logarítmica en el eje correspondiente al tamaño poblacional, manteniendo en un margen la misma gráfica con una escala lineal para facilitar su interpretación.
Los valores varían entre los 17,34 habitantes/hectárea de Teruel y los 94,21 hab/Ha de Cádiz (Figura 25). Al margen de estos dos casos, y el de Lleida, con una densidad similar a la de Teruel, el resto de las áreas se sitúan en el rango entre 25 y 70 hab/Ha. Cabe distinguir, en todo caso tres grandes bloques: las ciudades pequeñas (de menos de 100.000 habitantes) se sitúan en un rango de densidades de entre 25 y 40 hab/Ha; las grandes áreas urbanas (de más de 500.000 habitantes) presentan densidades mayores: entre 40 y 70 hab/Ha; finalmente, las ciudades intermedias (entre 100.000 y 500.000 habitantes) son las que presentan la mayor diversidad, con ejemplos de máxima y mínima densidad, y ocupando la totalidad del rango de 25 a 70 hab/Ha.
Aunque las áreas urbanas de mayor población presentan valores superiores de densidad que las de menor población, el rango intermedio presenta la mayor variabilidad, y una de ellas, Cádiz, presenta la mayor densidad de la muestra con diferencia. Al margen de este caso, que podría responder a condiciones extraordinarias, los mayores valores de densidad corresponden a Barcelona, Bilbao, Donosti y Pontevedra, entre 71 y 65 hab/Ha, con poblaciones entre 4,5 millones y 126.000 habitantes. En conclusión, en la muestra podemos constatar la ausencia de áreas urbanas pequeñas de alta densidad bruta, y de grandes áreas urbanas de baja densidad, pero las áreas urbanas de tamaño intermedio cubren el rango completo de densidades, llegando a presentar los valores extremos, tanto por arriba como por abajo.
Los valores se mueven en un rango que va desde los 50 hab/Ha hasta más de 250 hab/Ha, aunque la mayor parte de las áreas urbanas presentan valores inferiores a 160 hab/Ha (Figura 26). En este caso, también se puede distinguir un comportamiento especial en las áreas urbanas de mayor tamaño: ninguna presenta una densidad por debajo de las 100 hab/Ha. También es preciso señalar un grupo de ciudades que presenta valores claramente por encima de la media: Bilbao, Oviedo, Pamplona y Huesca presentan densidades entre 180 y 210 hab/Ha, mientras que Cádiz y Huelva cuentan con los valores más elevados con diferencia, por encima de 250 hab/Ha.
En el caso de la densidad neta, las grandes áreas urbanas muestran valores intermedios, y tanto los valores más reducidos como los más elevados corresponden a áreas pequeñas e intermedias. Las ciudades pequeñas presentan en general densidades reducidas, entre 50 y 120 hab/Ha, excepto en el caso de Huesca, que alcanza un valor de casi 200 hab/Ha. En todo caso las diferencias respecto de las áreas urbanas de mayor tamaño son mucho menores que en el caso de la densidad bruta.
Estas diferencias entre densidad bruta y densidad neta lo que nos indica es la importancia relativa de los tejidos urbanos no residenciales. La baja densidad bruta de las ciudades pequeñas viene condicionada más por el elevado peso comparativo de tejidos productivos, equipamientos e infraestructuras respecto a los tejidos urbanos de uso mixto (véase Lleida, Albacete, Huesca o Huelva en la Figura 27) que por la existencia estándares residenciales más holgados, aunque en cualquier caso hay una casuística muy amplia.
Los altos valores de densidad neta probablemente se deban más a una baja proporción de tejidos residenciales de baja densidad que a la presencia de tejidos residenciales de muy alta densidad, aunque este aspecto debería comprobarse en cada caso concreto. También hay que señalar que gran parte de los usos terciarios presentes en la ciudad tienen lugar en tejidos urbanos mixtos, lo que afectará en distinto grado a las distintas áreas urbanas.
Las infraestructuras juegan un papel crucial en el funcionamiento de cualquier ciudad y suponen un consumo de suelo significativo, especialmente en cuanto se refiere a las infraestructuras de transporte. En la mayoría de las áreas urbanas las infraestructuras suponen entre un 15 y un 30% de la superficie total ocupada por la urbanización, con algún caso singular por debajo (Alicante, 6,97%) y un grupo de áreas urbanas con valores netamente superiores. La variabilidad es grande debido a la existencia de infraestructuras singulares de grandes dimensiones (puertos y aeropuertos), en cualquier caso la red viaria supone en todos los casos la mayor superficie, entre un 50 y un 90% del total dedicado a infraestructuras. En la Figura 28 puede observarse el peso de la red viaria, como porcentaje del total de la superficie urbanizada. En la mayoría de las áreas urbanas la red viaria cubre menos de un 25% de la superficie total, pero hay un grupo de áreas urbanas por encima de esta cifra, e incluso superando el 50% de la superficie total urbanizada (Badajoz, Girona y Lleida). En general estos casos se corresponden con ciudades pequeñas por las que pasan grandes ejes viarios de alcance regional y nacional. En tales casos cabe cuestionarse si estas infraestructuras deben contabilizarse como parte del área urbana, pues dan servicio a los habitantes de la misma, o deben contarse como grandes infraestructuras que responden a necesidades ajenas al área urbana. Esta discusión, que podría aplicarse a cualquier contexto, cobra especial relevancia en el caso de áreas urbanas pequeñas por el impacto desproporcionado que tienen estas infraestructuras en los indicadores globales que hemos empleado.
Tomando los datos del Censo de 2011 podemos hacer una estimación aproximada del número de viviendas existentes en 2005 en cada una de las áreas urbanas analizadas. De igual manera, a partir de los datos del tamaño medio de las viviendas principales y del porcentaje de las mismas se puede hacer un cálculo aproximado de la superficie de vivienda disponible por habitante (Cuadro 11). Todos estos datos nos permiten contrastar en qué medida la densidad neta calculada de forma global para los tejidos urbanos se corresponde con el espacio privado residencial disponible.
Por una parte, la densidad medida en viviendas/Ha mantiene una correlación muy elevada con la densidad en habitantes/Ha. Por otra, en el espacio residencial disponible por habitante sí se observan ciertas variaciones significativas (Figura 29): las ciudades con densidades más elevadas presentan por lo general un menor espacio residencial per capita, sin embargo entre las ciudades podemos identificar estos estándares reducidos en ciudades con densidades bajas, lo que nos indicaría volúmenes edificados reducidos; por otra parte, no hay en la muestra ningún área urbana que presente simultáneamente densidades altas y viviendas grandes.
Por último, en cuanto al tamaño, se puede observar una gran dispersión entre las áreas urbanas intermedias y pequeñas. Las grandes áreas urbanas también presentan valores muy similares en este aspecto, excepto el caso de Valencia, que se presenta espacios residenciales especialmente holgados.
Elaboración propia
| Área urbana | Población | Viviendas | Viv/HaR | m2/hab | |
| 1 | Madrid | 6.003.662 | 2.612.315 | 56,05 | 33,98 |
| 2 | Barcelona | 4.516.079 | 2.050.635 | 66,66 | 32,86 |
| 3 | Valencia | 1.689.835 | 858.670 | 57,68 | 37,82 |
| 4 | Sevilla | 1.335.740 | 572.120 | 58,79 | 31,93 |
| 5 | Bilbao | 969.327 | 425.435 | 79,87 | 31,91 |
| 6 | Málaga | 881.008 | 443.270 | 54,95 | 33,18 |
| 7 | Zaragoza | 705.267 | 333.065 | 62,58 | 33,52 |
| 8 | Murcia | 560.442 | 232.505 | 67,37 | 32,01 |
| 9 | Palma | 501.898 | 239.865 | 42,54 | 39,37 |
| 10 | Granada | 452.238 | 229.810 | 61,51 | 36,33 |
| 11 | Alicante | 437.148 | 227.845 | 39,25 | 34,37 |
| 12 | Donostia | 431.744 | 186.340 | 67,95 | 31,93 |
| 13 | Oviedo | 417.841 | 209.100 | 104,69 | 31,91 |
| 14 | Coruña | 410.972 | 206.960 | 47,69 | 35,23 |
| 15 | Valladolid | 402.076 | 187.950 | 33,70 | 35,21 |
| 16 | Santander | 364.883 | 175.540 | 77,88 | 34,29 |
| 17 | Tarragona | 343.147 | 213.265 | 49,23 | 36,46 |
| 18 | Córdoba | 324.658 | 139.765 | 39,67 | 30,65 |
| 19 | Castellón | 322.222 | 168.230 | 36,70 | 36,24 |
| 20 | Pamplona | 320.149 | 127.070 | 80,14 | 32,14 |
| 21 | Cádiz | 262.459 | 110.465 | 109,39 | 28,74 |
| 22 | Vitoria | 240.929 | 96.460 | 42,11 | 31,31 |
| 23 | Almería | 209.635 | 97.655 | 74,33 | 30,45 |
| 24 | León | 207.991 | 114.720 | 34,34 | 37,50 |
| 25 | Salamanca | 196.553 | 100.765 | 44,39 | 31,25 |
| 26 | Burgos | 184.257 | 92.320 | 72,85 | 34,01 |
| 27 | Logroño | 182.487 | 84.905 | 76,12 | 31,94 |
| 28 | Albacete | 169.649 | 77.965 | 73,04 | 33,35 |
| 29 | Huelva | 168.584 | 74.585 | 113,33 | 31,28 |
| 30 | Badajoz | 147.553 | 59.545 | 41,94 | 29,90 |
| 31 | Lleida | 145.407 | 68.655 | 46,80 | 37,73 |
| 32 | Girona | 144.404 | 63.555 | 41,61 | 35,13 |
| 33 | Ourense | 144.013 | 78.565 | 31,20 | 33,89 |
| 34 | Pontevedra | 126.095 | 55.375 | 51,45 | 32,68 |
| 35 | Jaen | 120.070 | 49.680 | 60,33 | 31,13 |
| 36 | Toledo | 103.731 | 44.005 | 24,96 | 35,44 |
| 37 | Cáceres | 103.028 | 50.210 | 49,56 | 33,82 |
| 38 | Lugo | 99.813 | 57.180 | 29,23 | 38,47 |
| 39 | Palencia | 96.526 | 46.320 | 39,78 | 30,94 |
| 40 | Ciudad Real | 86.346 | 40.300 | 53,42 | 35,07 |
| 41 | Zamora | 73.915 | 34.930 | 40,74 | 30,36 |
| 42 | Segovia | 64.543 | 30.730 | 43,31 | 32,56 |
| 43 | Ávila | 53.272 | 25.300 | 51,61 | 29,88 |
| 44 | Cuenca | 53.211 | 27.520 | 63,42 | 32,38 |
| 45 | Huesca | 49.312 | 26.070 | 105,05 | 33,80 |
| 46 | Soria | 40.494 | 21.690 | 62,21 | 32,67 |
| 47 | Teruel | 36.608 | 18.015 | 32,98 | 34,20 |
En este indicador se observa la correlación más clara con el tamaño del área urbana. Con variaciones muy leves, cuanto mayor es el área urbana, mayor es la distancia media al centro (Figura 30). En este sentido, las áreas urbanas de menos de 100.000 habitantes se mueven entre distancias medias de 2 a 6 km; entre 100.000 y 500.000 habitantes, de 3 a 10 km; las áreas de en torno al millón de habitantes presentan distancias medias entre y 12 km, mientras que Barcelona y Madrid presentan los valores más elevados con diferencia (16 y 19 km).
Los valores de compacidad varían dentro del rango entre el 20% y el 55% (Figura 31). Las ciudades pequeñas presentan los valores mínimos y máximos de compacidad, mientras que conforme crece el tamaño de las áreas urbanas se estrecha el rango de variación aumentando los valores mínimos. Las áreas de Madrid y Barcelona tienen una compacidad muy próxima a los valores máximos, pero son áreas urbanas de tamaño medio y menor (Alicante, Salamanca, Ávila y Huesca) las que presentan las mayores compacidades.
En general son valores relativamente bajos en comparación a otros estudios (Angel et al., 2010), pero esto se debe a la metodología empleada: debe recordarse que no se están computando las infraestructuras urbanas, por lo que incluso en un área de urbanización continua aparecen como vacíos los espacios dedicados a estas infraestructuras. Esta metodología nos permite distinguir entre aquellas infraestructuras integradas en el interior del espacio urbano frente a las situadas en la periferia o en las inmediaciones del área urbanizada.
Al cruzar los valores de densidad bruta con los de compacidad (Figura 33) podemos ver que ambas variables tienen un alto grado de independencia: en la muestra hay ejemplos de baja densidad y baja compacidad (Teruel), baja densidad y alta compacidad (Ávila), alta densidad y baja compacidad (Oviedo, Santander o Pontevedra), y de alta densidad y alta compacidad (Barcelona o Bilbao).
Los valores obtenidos de densidad y compacidad permiten reevaluar la tipología tradicional de ciudades españolas, que se articula en torno a la localización geográfica: ciudades mediterráneas, cantábrica e interiores (Figura 34). Como resumen podemos confirmar las agrupaciones tradicionales en cuanto a tipología de ciudades, pero el análisis en términos de densidad y compacidad nos ofrece una descripción diferente, que resumimos en el siguiente esquema simplificado:
| Densidad bruta | Densidad neta | Compacidad | |
| Interior | Baja | Baja/Media | Variable |
| Cantábrico | Alta | Variable | Baja |
| Mediterráneo | Variable | Baja/Media | Media/Alta |
| Andalucía | Alta | Variable | Alta |
| Cadiz | Alta | Alta | Alta |
| Grandes metrópolis | Alta | Media | Alta |
| Valores de referencia | |||
| Máximo | 94,21 | 259,91 | 55,56% |
| Mínimo | 17,34 | 51,02 | 18,55% |
| Media | 42,71 | 122,37 | 39,19% |
| Mediana | 39,16 | 113,51 | 38,02% |
En este sentido, podemos observar que la distribución geográfica parece la variable básica para explicar el patrón densidad-compacidad, en tanto que el tamaño sólo parece imponer un patrón propio cuando se trata de las áreas urbanas de mayores dimensiones, en las que se imponen valores altos de densidad bruta y compacidad.
Las áreas urbanas del interior peninsular se caracterizan por una baja densidad bruta (17-39 hab/Ha), patrón del que sólo escapan las ciudades andaluzas y las del norte del Valle del Ebro (Pamplona, Logroño y Huesca). Dentro de estos parámetros, Zaragoza (39 hab/Ha) se situaría como la capital con la mayor densidad bruta del grupo, aunque Madrid (55 hab/Ha) aventajaría con mucho a todas las demás.
Las áreas urbanas del Cantábrico (donde incluimos las capitales atlánticas de Galicia), por el contrario, se caracterizarían por altos valores de densidad bruta (48-71 hab/Ha) y bajas compacidades (28-34%), excepto en el caso de Bilbao, la mayor de todas ellas, que presenta una compacidad significativamente alta (45%).
En el caso de las ciudades mediterráneas, podemos observar una variación bastante amplia en cuanto a los valores de densidad bruta, siendo áreas urbanas más grandes las que presentan los valores más elevados, con la única excepción de Almería, que presenta una densidad bruta (64 hab/Ha) sólo inferior a la de Barcelona (71 hab/Ha).
En el caso de las áreas urbanas andaluzas, todas ellas presentan unos valores de densidad bruta relativamente elevados y precisamente el área urbana de mayor tamaño, Sevilla, presenta el valor más bajo de densidad.[14]
Frente a la relativa homogeneidad de las grandes áreas urbanas, las de menor tamaño presentan una importante variabilidad; esta variabilidad queda reflejada en la Figura 35, donde se comparan los valores obtenidos para Teruel (36.608 habitantes), Ávila (53.272), Jaén (120-070) y Pontevedra (126.095). Por un lado, Ávila y Jaén ofrecen casos típicos de ciudad compacta de tipo mediterráneo, con el grueso de la superficie urbanizada agrupada en el casco urbano y áreas muy menores en las proximidades, manteniendo una superficie y extensión totales muy similares (en torno a 2.000 Ha y entre 2 y 3 km de distancia media al centro), aunque Jaén cuenta con más de doble de habitantes que Ávila. Frente a éstos, Pontevedra y Teruel cuentan con áreas urbanizadas de similar superficie (también en torno a 2.000 Ha), pero con distancias medias al centro de casi 5 y 6 kilómetros respectivamente. La menor compacidad de estas dos áreas urbanas se debe a la existencia de amplias áreas sin urbanizar intercaladas entre las áreas urbanizadas. En el caso de Pontevedra esta distribución responde a un tipo específico de asentamiento disperso propio de la Europa atlántica y específicamente la región gallega (véanse también los casos de A Coruña, Ourense o Lugo). El caso de Teruel responde a otra situación, pues se deriva de la integración funcional de dos núcleos compactos (el propio Teruel y el municipio vecino de Cella) y un extenso polígono industrial situado en la vía que conecta ambos. Los 20 kilómetros que separan ambos municipios, combinado con el pequeño tamaño relativo de ambos núcleos explican el bajo valor de compacidad (18,55%). Esta integración funcional es típica de las grandes áreas metropolitanas, pero también podemos encontrarla en áreas urbanas pequeñas y medianas, donde su efecto puede tener un impacto considerablemente mayor.
Las áreas urbanas de Castilla y León constituyen una buena muestra de ciudades de tamaño intermedio y pequeño distribuidas sobre un espacio geográfico bastante homogéneo, que además presentan valores bajos de densidad bruta, pero valores muy diferentes de compacidad. En estas áreas urbanas podemos observar la combinación de dos mecanismos de crecimiento urbano y cómo su distinta combinación permite explicar la deivergencia en cuanto a los valores de compacidad.
En los procesos de dispersión residencial del siglo XX, en España ha sido más común el crecimiento en torno a los núcleos preexistentes que la aparición de nuevos asentamientos de tipo suburbano. Tal esquema puede observarse en las capitales castellano-leonesas (Figura 36), donde se aprecia un patrón de asentamientos compactos que se distribuyen de manera homogénea en el territorio y que se corresponden principalmente con los núcleos urbanos tradicionales. De esta forma, el crecimiento de una ciudad se produce por una combinación de crecimiento orgánico propio e integración de los núcleos urbanos próximos. La conurbación de estos núcleos, sin embargo requiere alcanzar tamaños mayores, aunque la integración funcional fomenta la instalación de todo tipo de actividades en torno a la vía de conexión.
En la muestra que nos proporciona Castilla y León podemos observar que los valores más elevados de compacidad corresponden a Ávila, que no ha llegado a integrar a ningún otro municipio, y a Salamanca, que ha integrado a toda una corona de municipios próximos con los que bordea la conurbación. Por contra, las compacidades más bajas corresponden a Soria, el área urbana menos poblada de la muestra, pero que aún así ha logrado integrar funcionalmente a varios municipios relativamente alejados, y Zamora, que presenta una estructura muy similar a la de Salamanca pero con un tamaño mucho menor, de forma que la conurbación de los núcleos están muy lejos de lograrse. Finalmente, el área más poblada de la muestra, Valladolid, también presenta un valor alto de compacidad, pero menor que el de Salamanca, pues tras la intensa conurbación con la primera corona de municipios, también ha integrado a otros municipios más alejados del núcleo central. Por último, León presenta un patrón un tanto diferente, con muchos más núcleos de menor tamaño, donde es más fácil identificar estructuras lineales que manchas discontinuas.
A partir de esto, se podría plantear una explicación para la gran variación en términos de compacidad que encontramos en las áreas urbanas de menor tamaño. En la franja periurbana, donde se produce la expansión del área urbana, se combinan dos mecanismos que tienen efectos contrarios respecto a la compacidad. Por una parte, la integración funcional de núcleos urbanos alejados genera mayores desplazamientos sin apenas extensión de la mancha urbana. Por otra parte, el crecimiento orgánico del núcleo central, pero también de los núcleos integrados funcionalmente, tiende a aumentar la superficie urbanizada sin que se incrementen en la misma medida las distancias respecto al núcleo central. En Ávila, Soria, Zamora, Salamanca y Valladolid podemos observar una secuencia de descensos y aumentos de la compacidad conforme se combinan estos dos mecanismos. Con el crecimiento del tamaño de las áreas urbanas estos dos mecanismos no desaparecerían, pero el mayor tamaño del núcleo central del área urbana respecto a la franja periurbana mitigaría considerablemente estos vaivenes.
En cualquier caso, es preciso recordar que la delimitación elegida (AUDES) resulta mucho más conservadora que otras delimitaciones alternativas que se discutieron en el Capítulo 3.[15] En realidad estamos viendo, sobre todo, aquellas áreas integradas funcionalmente que además han sufrido cierta transformación morfológica; en otros casos los flujos funcionales pueden no resultar visibles sobre el territorio.
En realidad, si las conexiones viarias son la principal conexión entre núcleos urbanos integrados funcionalmente y el espacio donde tiende a avanzar la urbanización con mayor facilidad, resulta lógico que la conurbación termine asumiendo formas lineales. Algo que apenas se intuía en Valladolid y que estaba completamente ausente en Salamanca puede observarse con claridad en cualquiera de las grandes metrópolis españolas (Figura 37). Con todas las irregularidades que impone la historia o la orografía, podemos observar en todas ellas una miríada de nódulos unidos entre sí por filamentos o auténticos tentáculos, que están conformados en primer lugar por las infraestructuras, pero también por tejidos especializados, principalmente los espacios industriales y terciarios que surgen adosados a las red viaria. Los altos valores de compacidad que encontramos en todas ellas se pueden explicar por el enorme tamaño del núcleo central o por la práctica colmatación del espacio disponible. La orografía puede explicar los recorridos caprichosos de estos tentáculos en Barcelona, Bilbao o Málaga, mientras que el esquema radiocéntrico se expresa en toda su crudeza en Madrid, Zaragoza, Valencia o Sevilla.
Resulta llamativa esta similitud formal en este grupo de áreas urbanas, más si tenemos en cuenta las grandes diferencias funcionales que presentan entre sí, como se expuso en el capítulo anterior para el caso de Madrid y Barcelona. En cierta medida, nos muestra los límites del presente análisis morfológico: hay muchas cuestiones que no pueden explicarse adecuadamente a través de la forma.
Elaboración propia
| Densidad (pers/Ha) | Distancia | ||||
| Ámbito | Población | Bruta | Neta | media (km) | Compacidad |
| Datos desglosados | |||||
| A: Municipio | 3.128.600 | 90,18 | 237,16 | 6,95 | 84,51% |
| B: 1ª Corona | 2.503.987 | 45,96 | 107,15 | 20,68 | 49,15% |
| C: 2ª Corona | 371.075 | 20,21 | 36,94 | 39,89 | 13,74% |
| D: Cuenca laboral | 460.582 | 10,93 | 18,95 | 57,58 | 7,32% |
| Datos agregados | |||||
| A: Término municipal | 3.128.600 | 90,18 | 237,16 | 6,95 | 84,51% |
| AB: Ministerio | 5.632.587 | 63,17 | 154,06 | 15,34 | 62,91% |
| ABC: AUDES | 6.003.662 | 55,83 | 128,82 | 19,53 | 54,64% |
| ABCD: Roca et al. | 6.464.244 | 43,19 | 91,15 | 30,24 | 41,22% |
En el caso de Madrid, además de la delimitación AUDES se han estudiado otras tres posibles delimitaciones para evaluar las diferencias de comportamiento al interior de una gran área urbana. Se ha elegido este caso por su mayor tamaño y complejidad respecto a otros casos. También por resultar un caso prototípico de desarrollo a partir de un único núcleo central y sin grandes obstáculos naturales para su expansión.
Para este análisis se han empleado las delimitaciones dadas por el término municipal, como unidad administrativa, y las delimitaciones propuestas por el Ministerio de Vivienda (2010), el proyecto AUDES (Ruiz, 2011) y el Centro de Políticas de Suelo y Valoraciones (CPSV) de la Universitat Politècnica de Catalunya (Roca et al., 2005). El primero pretende mostrar las limitaciones de la división administrativa y también contar con un valor de referencia para la comparación; la última es la delimitación más amplia que se ha propuesto, sobre la base de cuenca laboral, o mercado laboral autocontenido (donde están incluidos todos los puestos de trabajo y todos los trabajadores que los ocupan). La delimitación del Ministerio resulta similar a la delimitación AUDES empleada en la investigación para todas las áreas urbanas de la muestra, pero tiene un factor de corrección político que impide sobrepasar los límites administrativos de la Comunidad de Madrid; con su inclusión se pretende averiguar el grado de impacto que puede tener la aplicación de estos criterios a los resultados obtenidos. Las distintas delimitaciones se pueden consultar en la Figura 38, mientras que los resultados de cada indicador se muestran en el Cuadro 12.
Si comparamos los datos desglosados con los datos obtenidos para el conjunto de áreas urbanas analizadas, podemos observar que los datos de densidad tienen valores extremadamente altos al interior del municipio de Madrid, valores intermedios en la primera corona (correspondiente a la delimitación del Ministerio) y valores muy bajos en la segunda y tercera corona. En cualquier caso, el mayor peso de las partes centrales amortigua en gran medida el impacto de los valores mucho más bajos de las zonas periféricas. Se confirma en este caso la hipótesis planteada por la literatura (analizada en los Capítulos 1 y 2) de una reducción de la densidad conforme nos alejamos del centro del área urbana, incluso si sólo incorporamos al cálculo las superficies efectivamente urbanizadas.
De igual modo, las áreas periféricas presentan, lógicamente, mayores distancias hasta el centro, reduciendo la compacidad del conjunto. De esta forma podemos observar cómo afecta la elección de una delimitación concreta a los datos obtenidos. En última instancia, los valores de densidad y compacidad dependen de los criterios adoptados en la delimitación. Teniendo en cuenta que las delimitaciones empleadas habitualmente suelen ser conservadoras, en ocasiones limitadas estrictamente al ámbito municipal, podemos asumir que los valores que se manejan oficialmente de densidad y compacidad serán superiores a los manejados en este trabajo.
[13]: Puesto que
se ha utilizado la misma escala para la delimitación de los elementos
individuales de cada área urbana, y éstas difieren fundamentalmente en
el número de elementos que las componen, el problema es equivalente a
la paradoja de la longitud de la línea de costa
(Mandelbrot, 1967).
Asumiendo que los perímetros urbanos tienen un cierto grado de
autosimilaridad, utilizar la misma unidad de medida proporcionaría
longitudes proporcionalmente mayores para las áreas urbanas de más
grandes.
[14]: Probablemente este caso específico se deba a la gran
superficie contabilizada de infraestructuras hídricas, que constituye
un caso único en la muestra analizada.
[15]: En particular la metodología del CPSV
(Roca et al., 2001) planteaba la existencia de una integración
funcional casi completa del eje Salamanca-Valladolid-Palencia-Burgos,
y en general que la mayoría de los municipios de la comunidad autónoma
estaban integrados funcionalmente con alguna de las capitales.
| Documentos > Tamaño y densidad urbana > http://habitat.aq.upm.es/tydu/atydu_4.html |
