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Un modelo de simulación del crecimiento urbano y del crecimiento económico de las CCAA españolas1
Cristina Velastegui2, Wenseslao Plata3 y Joaquín Bosque Sendra4
1 Trabajo financiado por el proyecto SIMURBAN del Ministerio de Educacion y Ciencia (MEC
España) a traves de la convocatoria de 2006 de proyectos del Plan nacional de
Investigacion cientifica, Desarrollo e Innovacion 2004-2007, Programa nacional de
Ciencias Sociales, Económicas y Jurídicas (Referencia SEJ2007-66608-C04-00/ GEOG. 2 Sistema Nacional de Información, Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo ‐SENPLADES‐, Ecuador 3 Escuela de Ciencias de la Tierra, Universidad Autónoma de Sinaloa. Culiacán, Sinaloa, México. 4 Departamento de Geografía, Universidad de Alcalá, España
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1. INTRODUCCIÓN
El objetivo de esta comunicación es presentar un modelo dinámico que ayuda a simular a futuro el comportamiento de varias variables sociales y de ocupación del suelo en las Comunidades autonómicas españolas. Para ello se han seleccionado los factores que se han considerado más influyentes en la evolución en el tiempo de las dos variables consideradas dependientes y cuyo cambio se desea poder estimar: el número de nuevas viviendas (y el suelo dedicado a ello) y, por otra parte, el suelo dedicado a zonas productivas (industriales y comerciales).
Como resultado de la determinación de los factores considerados explicativos del crecimiento urbano y productivo, se ha realizado una aplicación de la metodología de Dinámica de Sistemas, que permite elaborar modelos de simulación para sistemas complejos, de modo que sea posible, por un lado, entender las causas de los cambios del suelo y, por otro, estimar el crecimiento del suelo urbano y productivo de un determinado territorio en un determinado período.
Definido el modelo, es posible establecer distintos escenarios de simulación que determinen la demanda de mayor o menor concentración de suelo urbano y productivo, escenarios que permiten estimar la demanda de suelo de las categorías antes mencionadas.
Las unidades de observación empleadas son las diecisiete Comunidades Autónomas de España, que han vivido, de manera variable, un fuerte crecimiento urbano (residencial y productivo) en los últimos años y que constituyen, por su tamaño, unas zonas relativamente autónomas y con cierta unidad económica, social y política, lo que facilita su uso como unidad de base para la definición del modelo. El período establecido para la ejecución del estudio son los años 1990 y 2000 para los cuales se cuenta con información tanto para las variables explicativas como para las variables dependientes.
2. ANTECEDENTES
El procedimiento de modelado seleccionado ha sido la Dinámica de Sistemas, una técnica que permite analizar los sistemas complejos y simular sus comportamientos pasados y futuros, mediante la formulación de un modelo matemático incluido en un programa informático. Este método fue desarrollado por Jay Forrester, ingeniero del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) en la década de los cincuenta. En 1969 se publica la obra Dinámica Urbana (Forrester, 1969), en la que se muestra su aplicabilidad a los estudios urbanos.
La dinámica de sistemas es una metodología cuyo objetivo es la modelización de la dinámica de sistemas complejos (Aracil y Gordillo, 1997; Izquierdo et al., 2008), mediante la construcción de un modelo de simulación informática, que pone de manifiesto las relaciones entre la estructura del sistema, su comportamiento, y la determinación de los valores que las variables adoptan, a lo largo del tiempo (Aracil, J. y Gordillo, F. 1997).
Esta metodología se ha utilizado para la modelizar sistemas en ingeniería (Ford 1997)5 , la gestión medioambiental (Martínez y Esteves, 2007), en la planificación urbana (Aracil y Bueno 1976)6, por mencionar algunos trabajos. También en Geografía se han realizado algunas aplicaciones, en concreto para estimar las demandas de uso de nuevo suelo urbano (López, 2002), de manera más
5 Citado por Izquierdo L., Galán J., Santos J., y Olmo R. (2008). 6 Citado por Silvio Martínez (1989).
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general se ha planteado que esta metodología podría ser útil para la interconexión general de los SIG y el tratamiento de los fenómenos espaciales en el tiempo (López y Bosque, 2005).
En este caso, el objetivo principal de este modelo es similar: conocer el tamaño de la demanda de nuevo suelo urbano y nuevo suelo productivo en un determinado territorio en el periodo de simulación. A partir de conseguir el buen funcionamiento del modelo en un periodo de tiempo del pasado (fase de ajuste del modelo) es posible establecer distintos escenarios de simulación, que concentren en mayor o menor medida el crecimiento de las categorías en cuestión, mediante la modificación para ello de los valores de las tasas incluidas en el modelo. Se pueden establecer, por ejemplo, tres escenarios diferentes (Aguilera y otros, 2009):
El escenario tendencial se basa en la continuidad experimentada en los últimos años, es decir, el crecimiento del suelo urbano y productivo se mantendrán en las mismas condiciones, sin la necesidad de modificar el valor de las tasas determinadas en la fase de ajuste del modelo.
El escenario de crisis por su parte, supone un cambio significativo disminuyendo de manera importante el crecimiento de suelo urbano y productivo experimentado en periodos anteriores, a causa de una posible crisis, marcado a su vez por una menor presión demográfica y menores niveles de renta.
Finalmente el escenario de innovación y sostenibilidad local se centra principalmente en el crecimiento de nuevas áreas industriales, generadas por los incrementos de rentas derivadas de la innovación como motor económico, por otra parte, las demandas residenciales se ven reducidas de acuerdo con un mantenimiento de la población.
3. ÁREA DE ESTUDIO Y DATOS
España está situada al suroeste de Europa, ocupa la mayor parte de la Península Ibérica, limita al Norte con Francia, Andorra y el Mar Cantábrico, al Sur con el Mar Mediterráneo y el Océano Atlántico, al Este con el Mar Mediterráneo y al Oeste con Portugal (Figura 1.).
Figura 1. Localización de las Comunidades Autónomas Españolas.
Mar Mediterráneo
Mar Cantábrico
Océ
ano A
tlántico
Po
rtu
gal
Francia
EUROPA
AFRICA
-12
-12
0
0
12
12
40
40
52
52³
0 2 4 6 81Decimal Degrees
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España cuenta con una población aproximada de 46´009.000 de habitantes (INE, 2008), y tiene una superficie aproximada de 506.645 Km2, gran parte del territorio español, 97,5%, se encuentra ubicado en la península ibérica, en donde se localizan 15 de las 17 Comunidades Autónomas que conforman España, el 2,5% restante corresponden a los archipiélagos constituidos, por un lado, por las Islas Baleares, ubicadas en el Mar Mediterráneo occidental, y por otro, las Islas Canarias, ubicadas en el Océano Atlántico nororiental. En cuanto a las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla que forman parte de España, se las excluye del estudio ya que constituyen casos particulares debido a las reducidas extensiones y ubicaciones fronterizas.
En España, el suelo correspondiente a superficies artificiales representa un pequeño porcentaje, de tan solo 2,1% del total del territorio, a diferencia del resto de países europeos (occidentales y centrales) cuya extensión asciende a un 5%, las superficies artificiales de España corresponden en su gran mayoría a zonas residenciales en un 63%, seguido de las zonas industriales y comerciales con un 12%, el porcentaje restante lo conforman las áreas dedicadas a la infraestructura de trasporte y a zonas de extracción minera, vertederos y de construcción (OSE, 2006, pp. 78).
El cambio del suelo a superficies artificiales producido en España durante el período 1990 ‐ 2000 muestra un incremento del 29,5%, que corresponde a un total de 240.166 hectáreas, muy por encima del 5,4% de Europa (OSE, 2006, pp. 78‐79), lo que indica que en España, se dio un alto grado de conversión del suelo a superficies artificiales, siendo la creación de zonas residenciales la principal causa de esta expansión, seguida de las zonas industriales y comerciales. En España el incremento de las superficies artificiales se han desarrollado principalmente sobre zonas agrícolas seguidas de las zonas forestales (OSE, 2006, pp. 80‐81).
Para poder analizar los cambios de uso del suelo de cada una de las Comunidades Autónomas producidas en el período 1990–2000, se procedió a utilizar los datos obtenidos por el Observatorio de la Sostenibilidad de España ‐OSE‐ en la publicación del estudio de Cambios de ocupación del suelo en España: Implicaciones para la Sostenibilidad (2006), cuyos resultados son provenientes de la cartografía del proyecto CORINE (Coordination of Information of the Environment) LandCover para España, información que dispone de datos para las dos fechas en cuestión.
De ésta fuente se procede a extraer la información que corresponde a cada una de las 17 Comunidad Autónoma, por un lado la categoría de Zonas Urbanas encierra todas aquellas zonas correspondientes a Tejido urbano continuo, Estructura urbana laxa y Urbanizaciones exentas y/o ajardinadas, y por otro lado, la categoría de Zonas Productivas abarca a las zonas correspondientes a Zonas industriales y Comerciales.
En lo que respecta al resto de variables necesarias para el funcionamiento del modelo de Dinámica de Sistemas, los datos se obtuvieron a partir de las observaciones estadísticas realizadas por el INE (sociales, económicas y demográficas) y los datos de cambio de suelo (urbano y productivo) conseguidos a partir de los resultados obtenidos por el OSE. A continuación se muestran los datos de partida para la obtención de variables de nivel, auxiliares y calibración de tasas para la simulación del modelo (Tabla 1.)
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NOMBRE DESCRIPCIÓN
Población Unidades Número de Personas. Período 1991 – 2001
Vivienda Unidades Número de Viviendas. Período 1991 – 2001
Hogares Unidades Número de Hogares. Período 1991 – 2001
Renta Miles de Euros. Período 1991 – 2001
Zona Urbana Suelo construido con zonas residenciales, Unidades en hectáreas. Período 1990 – 2000
Zona Productiva Suelo construido con zonas industriales y comerciales, Unidades en hectáreas. Período 1990 ‐ 2000
Natalidad Unidades Número de Nacimientos. Período 1991 – 2001
Mortalidad Unidades Número de Defunciones. Período 1991 – 2001
Tabla 1. Descripción de las variables de partida del Modelo Dinámica de Sistemas
4. METODOLOGÍA
La Dinámica de Sistemas gira en torno al concepto de retroalimentación, es decir una causalidad circular entre variables observables, las mismas que describen algún atributo de los componentes básicos del sistema. Gran parte de los modelos de dinámica de sistemas, se expresan mediante un conjunto de ecuaciones algebraicas, muchas veces ecuaciones diferenciales (Izquierdo et al., 2008).
En nuestro caso, se considera que el incremento de zonas urbanas se produce como consecuencia de nuevas viviendas demandadas por nuevos hogares (derivado del crecimiento poblacional y de la disminución del número de personas por hogar), y por el incremento de la renta que permite contemplar la vivienda como un bien de inversión. Por otro lado, el incremento de las zonas productivas, son la respuesta a las demandas generadas por las nuevas viviendas y zonas urbanas, así como también del incremento de la renta que favorece la actividad económica y la creación de nuevas áreas comerciales e industriales.
Dentro de este contexto, la figura 2 muestra el modelo de Dinámica de Sistemas (Aguilera y otros, 2009) planteado para la simulación del uso del suelo, este modelo se ha ajustado para cada una de las comunidades autónomas, mediante este modelo se estudiará el crecimiento del suelo urbano y productivo entre el período 1900–2000.
El modelo ha sido calibrado para reproducir los valores del año 2000, partiendo de los datos observados en el año de 1990 y en el período 1990 y 2000. El intervalo de cálculo del modelo es el año, por lo que es posible obtener valores de las variables para cada año entre 1990 y 2020.
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Figura 2. Modelo de Dinámica de Sistemas para simular uso del suelo residencial y productivo.
En la figura 2 se identifica en color negro las Variables de Niveles en donde se indican los valores iniciales de estas variables, de color verde los Flujos que se calculan para cada año y afectan a los niveles, en color azul las Variables auxiliares que se calculan para cada año y las tasas son valores anuales, que tienen valores fijos y cuyas cifras se deben estimar durante el período de calibración. Durante el periodo de simulación es posible otorgar valores diferentes a estas tasas de simulación para generar distintos escenarios.
Para el funcionamiento del modelo se establecen las 6 variables de nivel, antes mencionadas, cuyos valores se van modificando en el tiempo a causa de las variables auxiliares y tasas calibradas. A continuación (Tabla 2.), se observa el método de calibración de las tasas a ingresar en el modelo:
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NOMBRE DESCRIPCIÓN
Tasa de Natalidad Se suma el número de nacimientos entre 1991 y 2001 , y se obtiene la media anual, este valor se divide entre la media de la población 1991‐2001
Tasa de Mortalidad Se suma el número de defunciones entre 1991 y 2001 , y se obtiene la media anual, este valor se divide entre la media de la población 1991‐2001
Tasa de saldo migratorio
A la variación de la población entre 1991 y 2001 se resta la sumatoria de los nacimientos entre 1991 y 2001 y se suma la sumatoria de las defunciones entre 1991 y 2001, de este valor se obtiene la media anual del período, este valor se divide entre la media de la población 1991‐2001
Tasa de aumento de la renta
Su suman los incrementos anuales entre 1991 y 2001 y se obtiene el promedio del mismo
Tasa de decrecimiento de la Renta
Inicialmente valor cero (0)
Tasas de aumento del suelo productivo
Se obtiene a partir del Incremento anual del suelo productivo, renta y población y del valor medio de la población entre 1991 y 2001
Tasas de vivienda por hogar
Se obtiene a partir de la media de dividir el número de viviendas entre el número de hogares para los años 1991 y 2001
Tasa de nuevo suelo productivo por vivienda
Se divide el Incremento anual del suelo productivo para el Incremento anual de la vivienda
Tasa de aumento de la vivienda por euro por persona
Se obtiene a partir del incremento anual de la renta, población y vivienda
Personas por hogar Se divide el número de personas entre el número de hogares
Hogares por escisión y cambio en estructura
Se obtiene a partir de calcular los hogares teórico del 2001 a partir de la división de la población del 2001 para las personas por hogar de 1991, luego se obtiene la diferencia de hogares mediante la resta de los hogares reales de 2001 y los hogares teórico de 2001, finalmente de este valor se obtiene la media del período 1991 –2001
Suelo consumido por vivienda
Se divide la zonas urbanas entre el número de viviendas
Tabla 2. Variables y Tasas para el funcionamiento de modelo de dinámica de sistemas
5. RESULTADOS
En la tabla 3 se muestra el conjunto de tasas estimado para cada una de las comunidades autónomas, con estos cifras se obtienen los valores de las variables de nivel en el año 2000 y se comparan con las reales para determinar si el modelo consigue reproducir la realidad en alguna medida. En otra fase del procedimiento se podrán hacer ciertas modificaciones (ajustes) de las tasas, con la posibilidad de simular distintas situaciones futuras de uso de suelo urbano y productivo, las tasas son valores anuales fijos durante el periodo 1990‐2000.
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TASAS Tasa de natalidad
Tasa de mortalidad
Tasa Saldo Migratorio
Tasa de Aumento de Renta
Tasa de decrecimiento de la renta
Tasa del aumento del suelo productivo
Tasa de viviendas
por hogar
Tasa de Nuevo suelo
productivo por
vivienda
Tasa de aumento Vivienda por euro
por persona
Personas por
Hogar
Hogares por
escisión y cambio en
estructura
Suelo consumido
por vivienda
CCAA (TBN) (TBM) (TSM) (TCR) (TDR) (TASP) (TVH) (TNSPV) (TAVEP) (PH) (HECE) (SCV)
Andalucía 0,011 0,008 0,003 0,046 0 8,13E‐10 1,45 0,005 1,48E‐07 3,28 31918 0,030
Aragón 0,008 0,010 0,004 0,030 0 5,14E‐10 1,47 0,022 2,38E‐08 2,88 4820 0,037
Asturias 0,006 0,011 0,002 0,025 0 ‐7,24E‐10 1,33 0,011 ‐6,59E‐08 2,92 4737 0,017
Baleares 0,011 0,009 0,015 0,038 0 3,01E‐09 1,71 0,008 3,85E‐07 2,90 2909 0,047
Canarias 0,011 0,007 0,008 0,045 0 1,50E‐09 1,49 0,003 4,39E‐07 3,35 8695 0,035
Cantabria 0,008 0,010 0,003 0,042 0 1,33E‐10 1,49 0,004 3,70E‐08 3,13 2229 0,037Castilla La Mancha
0,010 0,010 0,006 0,038 0 2,96E‐09 1,60 0,018 1,67E‐07 3,05 6392 0,055
Castilla León 0,007 0,010 ‐0,001 0,027 0 ‐2,43E‐09 1,60 0,028 ‐8,73E‐08 2,95 10822 0,054
Cataluña 0,009 0,009 0,004 0,034 0 9,46E‐10 1,43 0,011 8,97E‐08 2,93 28558 0,037Comunidad Valenciana
0,010 0,009 0,007 0,047 0 3,24E‐09 1,71 0,018 1,78E‐07 2,97 17267 0,027
Extremadura 0,010 0,010 ‐0,001 0,045 0 ‐1,75E‐10 1,51 0,019 ‐9,29E‐09 3,07 4254 0,038
Galicia 0,007 0,010 0,002 0,032 0 ‐2,30E‐10 1,44 0,008 ‐2,87E‐08 3,21 11190 0,028
La Rioja 0,008 0,009 0,006 0,036 0 1,41E‐09 1,52 0,012 1,14E‐07 2,91 1207 0,027
Madrid 0,010 0,007 0,007 0,048 0 2,01E‐09 1,30 0,014 1,41E‐07 3,08 21560 0,022
Murcia 0,012 0,008 0,010 0,051 0 9,40E‐09 1,59 0,033 2,89E‐07 3,32 3432 0,034
Navarra 0,009 0,009 0,006 0,042 0 3,34E‐09 1,34 0,028 1,21E‐07 3,14 2239 0,023
País Vasco 0,008 0,008 0,000 0,044 0 ‐1,31E‐10 1,21 0,014 ‐9,67E‐09 3,07 11487 0,016
Tabla 3. Calculo de las Tasas de las Comunidades Autónomas
Calibración del Modelo
La tabla 4 que a continuación se observa, muestra la relación entre los valores obtenidos y los reales para las variables de nivel del modelo.
Variables CCAA
Población Hogar Renta ViviendasSuelo
ResidencialSuelo
Productivo
Andalucía 0,992 0,979 0,919 0,943 ‐0,041 0,948
Aragón 0,990 0,994 0,999 0,982 ‐0,380 0,983
Asturias 0,978 0,989 0,998 0,810 0,653 0,812
Baleares 0,982 0,981 0,998 0,533 0,825 0,535
Canarias 0,984 0,973 0,998 0,823 ‐1,724 0,819
Cantabria 0,980 0,992 0,999 0,633 0,442 0,632
Castilla La Mancha
0,998 0,981 0,999 0,936 0,811 0,939
Castilla León 0,992 0,973 0,999 0,696 0,777 0,696
Cataluña 0,981 0,989 0,999 0,976 ‐3,340 0,982
Comunidad Valenciana
0,993 0,981 0,998 0,963 0,767 0,965
Extremadura 0,950 1,000 0,966 0,630 0,897 0,631
Galicia 0,986 0,995 0,999 0,852 ‐2,855 0,850
La Rioja 0,995 0,985 0,998 0,906 ‐0,300 0,910
Madrid 0,997 0,976 0,999 0,889 0,740 0,887
Murcia 0,987 0,980 0,998 0,844 0,620 0,845
Navarra 0,996 0,980 0,999 0,808 0,960 0,810
País Vasco 0,977 0,997 0,998 0,853 0,792 0,849
Tabla 4. Valores obtenidos en el modelo de dinámica de sistemas de las Comunidades Autónomas
La calidad del modelo se mide a partir de los ajustes registrados, es decir cuando el ajuste es igual a 1, este valor indica que el dato obtenido a partir de la simulación es próximo al valor real, el ajuste del modelo se obtiene de la siguiente manera (Aguilera y otros, 2009):
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A partir de los datos (Tabla 4), se observa que el modelo arroja ajustes diferentes para las 6 variables de nivel de cada una de las comunidades autónomas, se aprecia que para las variables de población (95 y 100%), hogar (97 y 100%), renta (92 y 100%) todas la comunidades presentan un ajuste casi perfecto.
En lo que respeta a la vivienda, la mayoría de las comunidades presenta un ajuste entre el 81% y el 98% a excepción de Baleares, Extremadura, Cantabria y Castilla León cuyo ajuste varía entre el 53% y 70%, lo mismo sucede con las variables de suelo productivo, lo cual seguramente muestra la fuerte relación existente entre estas dos variables.
La única variable que presenta grandes desajustes en el modelo, en algunas comunidades, es la que corresponde al suelo residencial, el desajuste es más visible en aquellas comunidades en las que la variación superficial, de ésta categoría, durante el período de estudio (1990‐2000), es menor, lo que puede indicar que en su versión actual, el modelo refleja en alguna medida los procesos ocurridos en los lugares donde se ha producido un rápido crecimiento, es decir ha tenido mayor peso la denominada “burbuja” inmobiliaria española, pero no es tan adecuado, y requiere, posiblemente, cambios en su estructura, para simular lo ocurrido en regiones donde la burbuja ha tenido menor peso, será necesario realizar cierto ajuste en los valores de las tasas que influye directamente con el suelo residencial. Aún así el modelo parece relativamente valido en la simulación de los comportamientos en las diecisiete comunidades autonómicas españolas, lo que se puede considerar un resultado interesante.
6. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
A partir de las tasas es posible realizar un análisis entre las comunidades autónomas y conocer cuál es la tendencia de cada una de ellas respecto a las variables influyentes en el crecimiento de las zonas urbanas o productivas.
De acuerdo a los valores de las tasas, la Comunidad de Murcia resulta ser la comunidad que registra la tasa de aumento de la renta (0,051) más alta de toda España, éste valor junto con la tasa del saldo migratorio (0,010), también uno de los más altos, hacen muy importante la demanda de nuevo suelo productivo. Por otro lado, el número de viviendas ejercen presión, según la tasa, a la creación de la categoría antes mencionada, es así que con diferencia, durante el período 1991‐2001, la Comunidad de Murcia ha experimentado el mayor crecimiento de zonas dedicadas a actividades industriales y comerciales.
Por su parte la Comunidad Balear, también mantiene tasas altas que indican la necesidad de nuevos espacios residenciales y productivos, en este caso la tasa del saldo migratorio registra, con diferencia, el valor más alto de todas las comunidades (0.015), lo que indica la gran presión demográfica registrada en el archipiélago durante el período de estudio. En ésta comunidad se registra la tasa de vivienda por hogar (1,7) más alta de España, muy probablemente se debe a que al ser Baleares una comunidad con gran presión turística (europea en general), hace que muchos hogares de fuera de las islas posean en ella una vivienda de tipo secundaria, lo que a su vez genera una mayor demanda en el suelo residencial (SCV 0,047).
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Las conclusiones más interesantes que podemos extraer de este análisis es la atractiva posibilidad que ejerce la Dinámica de Sistemas como una metodología de fácil utilización para crear modelos de simulación que permiten obtener datos de futuras demandas de usos del suelo en una región, un componente muy importante en un proceso de Ordenación del Territorio.
Por otra parte, al tener un análisis por separado de cada una de las comunidades, se aprecia, en definitiva determinadas pautas de cambio y desarrollo, marcadas por un lado por la localización geográfica y la actividad turística de las mismas, ya que, aparte de la Comunidad de Madrid, la zonas costeras occidentales y los archipiélago muestran gran evolución económica y de cambios de uso del suelo. No obstante, de acuerdo a los valores de ajustes obtenidos en el modelo de Dinámica de Sistemas, parece necesario revisar las tasas o, incluso, el propio modelo, para poder entender y simular el comportamiento ocurrido en algunas de las zonas de estudio, es decir la especificidad local no es desdeñable y sería interesante ver la manera de incluirla en un modelo general.
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