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2022/2023

Modelización y Simulación de Sistemas Urbanos

Código: 104543 Créditos ECTS: 6
Titulación Tipo Curso Semestre
2503743 Gestión de Ciudades Inteligentes y Sostenibles OB 3 1

Contacto

Nombre:
Alaitz Zabala Torres
Correo electrónico:
alaitz.zabala@uab.cat

Uso de idiomas

Lengua vehicular mayoritaria:
catalán (cat)
Algún grupo íntegramente en inglés:
No
Algún grupo íntegramente en catalán:
Algún grupo íntegramente en español:
No

Equipo docente

Lluís Pesquer Mayos
Miguel Angel Vargas Garcia

Prerequisitos

Haber cursado un primer curso en sistemas de información geográfica es prácticamente imprescindible, así como tener conocimientos básicos en bases para la geoinformación.

Buena parte de la bibliografía de la asignatura es en lengua inglesa, por lo que el estudiante debe ser capaz de, como mínimo, leer en esta lengua.

Objetivos y contextualización

Después de un primer curso en Sistemas de Información Geográfica (SIG o GIS), en que se haya alcanzado unos conocimientos sólidos basados en los fundamentos conceptuales y metodológicos de la disciplina y en una importante destreza práctica, esta asignatura constituye una aproximación aplicada en el contexto del manejo, análisis, representación, etc, de la información geográfica desde el entorno de un SIG aplicado a la modelización y simulación de sistemas urbanos. La asignatura, sin embargo, también pretende ampliar los conocimientos en el campo que le es propio, para lo cual los objetivos son tanto de naturaleza teórica, como corresponde a un segundo nivel en el que hay que consolidar, profundizar o ampliar los conocimientos, como de naturaleza práctica, en este caso ya no en la forma de los pequeños ejemplos propios de un primer curso, sino como casos de aplicación derivados de las necesidades en investigación información geográfica, interpretación de los datos y análisis y modelización de las redes urbanas, en algunos casos, con aplicación a sistemas reales.

En el curso no se pretende entrenar en un software específico, si no comprender la lógica de los sistemas de información geográfica y de modelización, las operaciones básicas y las herramientas aplicadas comunes y más específicas de algunos softwares. El estudiante tendrá que aprender los conceptos necesarios, entender qué estrategias es conveniente planificar y decidir qué operaciones aplicar en cada caso para obtener los resultados deseados.

La propia madurez del caso de uso le permitirá buscar qué funcionalidades necesita del software en cada situación y escoger o adaptarse a las posibilidades que irá encontrando en cada momento y lugar del desarrollo futurode su actividad.

Uno de los objetivos del curso será también conocer dinámicas propias y casos prácticos de modelización de sistemas y redes urbanas (como las redes viarias, las redes de transporte público, la distribución urbana de mercancías o rutas mínimas de transporte) y conocer casos aplicados a elementos de inventario y control de activos con herramientas SIG.

Entre los objetivos que se plantea en la asignatura destacan:

• Ampliar los conocimientos sobre formatos y fuentes de datos de utilidad para la realización de estudios geográficos de todo tipo; se prestará atención tanto a estándares de facto como de iure. El discurso teórico se vestirá con una serie de ejemplos tanto desde el punto de vista más conceptual (datos puntuales de distribución geográfica irregular, datos zonales, etc, en formatos y orígenes diversos, con especial atención a los proporcionados a través de Internet) como temático (datos demográficos, transporte público, inventario de activos, etc). En este contexto se ampliarán los conocimientos sobre el significado, interés y utilización de los estándares de metadatos, sobre las infraestructuras de datos espaciales y sobre la teledetección, introduciendo brevemente algunos nuevos formatos de intercambio y de consumo de datos, prestando especial atención a las ventajas e inconvenientes que pueden generar a los usuarios finales.

• Identificar y utilizar diferentes fuentes de datos de información, así como sus principios de funcionamiento, políticas de acceso y estándares.

• Reforzar la práctica de la digitalización y estructuración topológica vectorial como una de las fuentes básicas de incorporación de datos a un SIG. Este objetivo se alcanzará ennumerosos casos aplicados y se completará con la reelaboración de los materiales en operaciones clásicas como la agrupación de polígonos por criterios temáticos, etc.

• Conocer algunas aplicaciones y métodos de generación de los tipos más comunes de modelos digitales y su aplicación práctica en dinámicas y entornos urbanos.

• Reforzar el conocimiento de las herramientas de análisis en SIG en el contexto de las aplicaciones reales planteadas en el curso, analizando y presentando algunos casos de uso sobre la modelización de dinámicas urbanas y territoriales como las redes de transporte público, el control de activos en la vía pública, etc.

• Saber integrar los anteriores conocimientos de forma que el estudiante sea capaz de tomar información geográfica y, de forma autónoma, integrarla en un SIG para analizarla. La compilación de información regional de aspectos varios, humanos y físicos, y su correcta estructuración y documentación previa a la aplicación de modelizaciones o simulaciones es un objetivo resumen del curso.

• Aprender a presentar los trabajos y pequeños proyectos propios relacionados con la búsqueda de datos y la publicación de resultados, evaluar de forma crítica el trabajo propio, cuidando también del estilo y de los formatos de presentación.

Competencias

  • Analizar y modelizar las dinámicas urbanas y territoriales a partir de instrumentos metodológicos de análisis cualitativo y cuantitativo.
  • Desarrollar plataformas de gestión, integración de servicios a los ciudadanos y a la gobernanza aplicando tecnologías y sistemas de sensorización, adquisición, procesado y comunicación de datos.
  • Desarrollar proyectos relacionados con la gestión, la equidad y la sostenibilidad de las ciudades aplicando elementos de innovación tecnológica, como las tecnologías de la información y de las comunicaciones
  • Generar propuestas innovadoras y competitivas en la actividad profesional.
  • Identificar y utilizar diferentes fuentes, modelos y bases de datos de información generada por la actividad urbana, así como sus principios de funcionamiento, políticas de acceso y estándares.
  • Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  • Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

Resultados de aprendizaje

  1. Desarrollar plataformas de gestión de datos: servidores y navegadores de cartografía generada por el usuario.
  2. Evaluar las ventajas e inconvenientes de diferentes alternativas para la obtención de la posición de las entidades y personas que se encuentran en un entorno urbano.
  3. Generar propuestas innovadoras y competitivas en la actividad profesional.
  4. Identificar y localizar las fuentes y bases de datos para resolver problemas de modelización urbana y de gestión de las ciudades.
  5. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  6. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  7. Reconocer y utilizar las herramientas de análisis espacial apropiadas para analizar las dinámicas urbanas.

Contenido

Los diversos aspectos a desarrollar en la asignatura son:

  1. Formatos, estándares y fuentes de datos
  2. Preparación de datos para el modelado y simulación en sistemas urbano
  3. Digitalización y estructuración topológica avanzada
  4. Generación y uso de los Modelos del terreno e Interpolación espacial
  5. Modelos multicriterio en el SIG

La aplicación en casos prácticos irá desarrollándose a lo largo de todo el curso, de forma integrada en los diversos temas tratados en la asignatura.

Metodología

Tipo: Autónomas

Estudio del material teórico

Prácticas realizadas de forma autónoma

Tipo: Dirigidas

Clases teóricas / Facilitación de material y guías de lectura

Prácticas de clase guiadas por el docente / Facilitación de guías de desarrollo de las prácticas

Clases de problemas

Tipo: Supervisadas

Atención personalizada al alumno (consultas, tutorías)

Los contenidos de la asignatura se podrán desarrollar mediante las siguientes actividades:

-        Exposiciones orales y facilitación de materiales y guías de lectura por parte del docente.

-        Lectura de capítulos de libros o de artículos (actividad individual de los estudiantes complementaria al trabajo de aula).

-        Prácticas de clase guiadas por el docente.

-        Prácticas i presentaciones realizadas de forma autónoma por los estudiantes en base a propuestas del profesorado.

 

La forma de comunicación preferente con las/los estudiantes será el correo electrónico y el canal de avisos de la aula modle, que es la plataforma virtual que se usará.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Actividades

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases de problemas 12 0,48 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Clases teóricas / Facilitación de material y guías de lectura 22 0,88 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Prácticas de clase guiadas por el docente / Facilitación de guías de desarrollo de las prácticas 12 0,48 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Tipo: Autónomas      
Estudio del material teórico 25 1 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Prácticas realizadas de forma autónoma 75 3 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7

Evaluación


Las actividades de evaluación son:

1 / Exámenes teóricos (30% de la calificación) realizados a medio curso y al final de curso, y exámenes prácticos con ordenador (25% de la calificación) también realizados a medio curso y al final de curso. Estos exámenes son presenciales y pueden incluir actividades del estilo de las desarrolladas en las prácticas de aula en los teóricos y actividades del estilo de las desarrolladas en las prácticas de laboratorio en los prácticos. Las fechas de estos exámenes se hacen públicas al inicio del curso. Para poder presentarse a reevaluación es obligatorio haber realizado al menos uno de los exámenes parciales.

2 / Ejercicios entregados a lo largo de la asignatura (45% de la calificación). Los ejercicios evaluables no entregados harán media con los otros ejercicios, con una puntuación de 0. Los ejercicios no entregados dentro de su plazo se podrán entregar con posterioridad, pero debe considerarse que tendrán penalización en su calificación y que siempre deberá ser antes de que se publiquen las calificaciones de los ejercicios entregados en período normal.

El aprobado se obtiene con un 5. Se considerará "No Evaluable" aquel estudiante que no se haya presentado a ninguna de las dos pruebas teóricas, ni en la prueba de reevaluación, ni haya entregado más del 50% de ejercicios evaluables. Adicionalmente para poder ser evaluado (y obtener la media de curso) es necesario:

  • una nota mínima de 3 en el promedio de los dos exámenes teóricos
  • una nota mínima de 3 en el promedio de los dos exámenes prácticos
  • una nota mínima de 4 en la nota media global correspondiente a los 4 exámenes

Habrá un examen de recuperación para aquellas personas que hayan sido evaluados de manera continua, pero no lleguen al aprobado. Para poder asistir a la recuperación será necesario haber entregado más del 50% de los ejercicios individualesy haber realizado al menos a un examen parcial. Se podrá recuperar sólo la parte teórica, sólo la práctica o ambas; y sólo de la primera o segunda parte del curso, de acuerdo con que sea la parte o partes suspendidas. La nota del examen de recuperación sustituirá las notas parciales que convenga (teórico y/o práctico primera y/o segunda parte) para el cálculo de la nota final, aunque la nota del examen recuperado sea inferior a la anterior. El alumno que se presente a recuperación puede tener una nota final superior a 5. No se podrán recuperar los ejercicios evaluables.

La copia o plagio de material, tanto en el caso de trabajos como en el caso de los exámenes, constituyen un delito que será sancionado con un cero a la actividad. En caso de reincidencia se suspenderá toda la asignatura. Recordemos que se considera "copia" un trabajo que reproduce todo o gran parte del trabajo de un / a otro / a compañero / a. "Plagio" es el hecho de presentar todo o parte de un texto de un autor como propio, sin citar las fuentes, sean en papel o en formato digital. Ver documentación de la UAB sobre "plagio" en: http://wuster.uab.es/web_argumenta_obert/unit_20/sot_2_01.html.

Matrículas de honor: Otorgar una calificación de matrícula de honor es decisión del profesorado responsable de la asignatura. Se otorgarán matrículas de honor sólo a estudiantes que hayan mostrado un gran nivel de excelencia la asignatura, y no por defecto de los que hayan sacado las notas más altas. La normativa de la UAB indica que las MH sólo se podrán conceder a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.00. Se puede otorgar hasta un 5% de MH del total de estudiantes matriculados.

No seconsidera ningún tratamiento diferenciado para el alumnado repetidor.

Actividades de evaluación

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Ejercicios entregados a lo largo de la asignatura 45 % 0 0 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Examen pràctico con ordenador medio curso 12.5 % 1 0,04 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Examen práctico con ordenador final curso 12.5 % 1 0,04 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Examen teórico parcial final curso 15 % 1 0,04 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
Examen teórico parcial medio curso 15 % 1 0,04 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7

Bibliografía

  • Bibri, S. (2018) “Smart Sustainable Cities of the Future: The Untapped Potential of Big Data Analytics and Context–Aware Computing for Advancing Sustainability”. Springer. 660 p
  • Bonham-Carter, G.F. (1994) “Geographic information systems for geoscientists modelling with GIS”, Pergamon. Kidlington. 398 p
  • Burrough, P.A., McDonnel, R.A. (1998) “Principles of Geographical Information Systems” (2nd Edition).Oxford University Press.
  • Chuvieco, E. (2010). “Teledetección Ambiental”, Barcelona, Ariel. 592 p. 3ª edició. 
  • Felicísimo, Á. (1994) “Modelos digitales del terreno: principios y aplicaciones en las ciències ambientales” Pentalfa Ediciones. 222 p
  • Mitchell, A. (1999) .”The ESRI Guide to GIS Analysis”. Volume 1: Geographic Patterns and Relation-ships. Redlands (California, USA): Environmental Systems Research Institute, Inc. 186 p.
  • Ortúzar, J., Willumsen, L. (1998), “Modelling Transport”, 4th Edition. Wiley.
  • Seguí, J.M., Petrus, I.M.. (1991). “Síntesis Geografía de redes y sistemas de transporte”. 201 p.

Software

SIG: ArcGIS, MiraMon, QGIS

Modelización urbana: FME