dc.contributor.advisor | Jordá Borrell, Rosa María | es |
dc.contributor.advisor | Rodríguez Galiano, Víctor Francisco | es |
dc.contributor.advisor | Aguilar Torres, Manuel Ángel | es |
dc.creator | Quesada Ruiz, Lorenzo Carlos | es |
dc.date.accessioned | 2020-01-29T13:15:03Z | |
dc.date.available | 2020-01-29T13:15:03Z | |
dc.date.issued | 2019-12-16 | |
dc.identifier.citation | Quesada Ruiz, L.C. (2019). Localización y caracterización de los vertederos ilegales en las Islas Canarias. Modelado espacial y temporal de la ocurrencia de vertederos ilegales. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/92492 | |
dc.description.abstract | La gestión de los residuos depositados en vertederos ilegales (VI) es un problema
importante para las sociedades contemporáneas debido al gran volumen de basura
depositada y los impactos que generan para el medio ambiente y la salud humana. Esta
tesis aborda la construcción de modelos de ocurrencia de VI a partir del modelado
predictivo y la simulación. El modelado aplicado permitió obtener una cartografía exacta
de zonas de ocurrencia potencial de VI, así como determinar las características
socioeconómicas y medioambientales controladoras de esta, con la finalidad de servir de
apoyo a los responsables de la aplicación de políticas dirigidas a la protección del medio
ambiente y la planificación territorial. Se caracterizaron y modelaron 286 y 153 VI
localizados durante el año 2016 a través del trabajo de campo y ortofotointerpretación en
las islas de Gran Canaria (GC) y La Palma (LP), respectivamente. La caracterización y
modelado de los VI se sirvió de una base de datos geoespacial generada a partir de la
muestra de VI e información derivada de diferentes subconjuntos de características (117):
tipo de residuo, control y vigilancia, socioeconómicas, accesibilidad, distancia a
elementos de interés, visibilidad y fisiografía. Se aplicaron técnicas de anális is
multivariante como análisis de componentes principales (ACP), regresión logística (RL)
y análisis discriminante (AD). El ACP determinó las interrelaciones entre las
características y simplificó el espacio de características. RL y AD permitieron establecer
relaciones de causalidad entre las características independientes y la ocurrencia de VI.
Ambos modelos destacaron el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI),
la pendiente, los cambios en los usos del suelo y la cercanía a núcleos urbanos como
características decisivas en la ocurrencia de VI para LP. Mientras, en GC se destacó la
influencia a la línea de costa, las transiciones en los usos del suelo a cubiertas artificia les
o la densidad de invernaderos. Con AD, se obtuvieron cartografías de probabilidad de
ocurrencia de VI y mapas de áreas potencialmente afectadas por VI. Probablemente la
aportación más significativa de la tesis sea el desarrollo de una nueva metodología. Area
Feature Constrained Random Forest (AFCRF), un nuevo método de selección de
características aplicado a fenómenos binarios apoyado en el algoritmo Gaussian
Reguralized Random Forest (GRRF). AFCRF tiene como novedad la optimizac ión
conjunta de la exactitud cartográfica global y la minimización del área afectada a través
de las ratios de éxitos. Por último, se investigó la ocurrencia de VI en dos zonas pilotos de la isla de GC, bajo la consideración de los VI como un sistema dinámico y complejo.
Ello permitió evaluar la progresión de los VI entre periodos, analizando la dimensión
temporal del crecimiento de los VI y su relación con los procesos de cambios de usos del
suelo, como el “boom inmobiliario”. A diferencia de los estudios centrados en el
modelado predictivo de VI, esta aproximación transcendió por primera vez al mero
análisis de su ubicación, y permitió estimar conjuntamente la dimensión espacial y
temporal de la ocurrencia de los VI, simulando la ocurrencia de VI entre 2000 y 2018 en
base a modelos de autómatas celulares. | es |
dc.description.abstract | The management of waste deposited in illegal landfills (ILs) is a significant problem
in contemporary societies due to the large volume of refuse deposited and the respective
impacts on the environment and human health. This thesis addresses the construction of
IL occurrence models based on predictive modelling and simulation. The modelling
applied enabled a precise mapping of potential IL occurrence zones to be obtained, and
to determine the socioeconomic and environmental features controlling them, the aim
being to support officials responsible for applying environmental protection and territoria l
planning policies. A total of 286 and 153 IL respectively located during the year 2016 on
the islands of Gran Canaria (GC) and La Palma (LP) through fieldwork and orthophoto
interpretation were characterised and modelled. The characterization and modelling of
the IL also used a geospatial database generated from a sampling of IL and informa t ion
derived from various feature subsets (117): waste type, control and vigilance,
socioeconomic, accessibility, distance to elements of interest, visibility and
physiography. Multivariate analysis techniques were applied, such as principa l
component analysis (PCA), logistic regression (LR) and discriminant analysis (DA). PCA
determined the interrelationships between features and simplified the feature space. LR
and DA enabled causal relationships to be established between the independent features
and IL occurrence. Both models highlighted the NDVI, slope, land-use changes and
proximity to urban centres as decisive features for IL occurrence in LP, while in GC the
influence of the coastline, land-use transitions to artificial coverage or greenhouse density
stood out. DA was used to obtain maps of the probability of IL occurrence and of areas
potentially affected by IL. The development of a new methodology is probably the most
significant contribution of the thesis. Area Feature Constrained Random Forest (AFCRF)
is a new feature selection method applied to binary phenomena and supported by the
Gaussian Regularised Random Forest (GRRF) algorithm. A novelty of AFCRF is the
joint optimisation of overall mapping accuracy and minimisation of the affected area by
success ratios. Finally, IL occurrence was investigated in two pilot zones on the island of
GC, considering IL as a dynamic and complex system. This enabled evaluation of IL
progression between periods, analysing the time dimension of IL growth and its
relationship to land-use change processes such as the’ housing bubble’. Unlike studies
that focus on predictive IL modelling, this approach for the first time went beyond mere analysis of their location and enabled joint estimation of the spatial and time dimension
of IL occurrence, simulating IL occurrence between 2000 and 2018 based on cellular
automata models. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Localización y caracterización de los vertederos ilegales en las Islas Canarias. Modelado espacial y temporal de la ocurrencia de vertederos ilegales | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional | es |
idus.format.extent | 204 p. | es |