Indice de Calidad Ambiental de Vida

Índice de Calidad Ambiental de Vida Ing. Daniel E. Lanson Docente del Departamento de Cs. Sociales – Universidad Nacional de Luján – [email protected]

INTRODUCCION: El trabajo a presentar en la ponencia consta de la elaboración de un índice de calidad ambiental de vida para el Partido de Luján. Para tal elaboración se partió de los postulados de Velásquez (2008) respecto a la calidad de vida como concepto que comprende variables de diversas índole en su composición, y que concibe dos dimensiones: una objetiva y una subjetiva. La primera, relacionada con los datos “medibles” (tipo de vivienda, cercanía a espacios verdes, acceso a la educación, la salud y la tecnología, etc.), mientras que la segunda vinculada a la percepción que cada individuo tiene respecto de su calidad de vida, dimensión que nos habla de una medida del logro en relación a un “óptimo” dependiente de las escalas de valores y las expectativas de progreso históricos (Velásquez, op.cita.). A partir de estos postulados teóricos, entendemos la calidad ambiental de vida como la perspectiva ambiental que hace a la calidad de vida de una población. A su vez, entendemos que el ambiente, por su complejidad, requiere un abordaje interdisciplinario que comprenda variables de diversos campos. Por ello, la elaboración de un índice de calidad ambiental de vida requiere para su elaboración de variables de diversa índole que le brinden una perspectiva amplia respecto a las características que hacen al ambiente analizado, evitando sesgos que distorsionen su representatividad. En nuestro caso, para la elaboración del Indice de Calidad Ambiental de Vida se agruparon variables a partir de tres dimensiones: el contexto ambiental, los aspectos económicos y los aspectos educativos. Cada una de ellas fue construida en base a una selección de variables que fueron relevadas del Censo Nacional de Población, Hogares y Vivienda (INDEC, 2001) y otras que se agregaron por ser consideradas de interés a fin de complementar los datos del censo. La restricción que implica la no contemporaneidad de los datos hace a una de las debilidades de los resultados presentados en esta oportunidad. Tales datos se consideran apropiados para el desarrollo metodológico del ICAV que se presenta en esta instancia, esperándose contar con los datos resultantes del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas realizado por el INDEC en octubre del 2010 para alcanzar conclusiones contundentes respecto a los resultados obtenidos (datos que se espera sean publicados en el transcurso del 2011 a nivel de radio censal, resultando contemporáneos al relevamiento realizado de las otras variables utilizadas en este trabajo). Por su parte, como no resulta recomendable introducir variables subjetivas en la elaboración de un índice de calidad de vida (Velásquez, op.cita.), el mismo se ha desarrollado a partir de las dimensiones antes mencionados para, posteriormente, cuando estén disponibles datos del 2010, evaluarlo nuevamente y poner los resultados a consideración de algunos vecinos a fin analizar la componente subjetiva de la Calidad Ambiental de Vida. METODOLOGIA:

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El método utilizado para el cálculo del ICAV desarrollado consta de una selección de variables relativas a tres (3) dimensiones que, luego de una estandarización de sentido de las mismas1, a fin de reducir los datos, son expuestas a un análisis de componentes principales del cual se obtienen las variables más representativas de cada dimensión. Dicha selección de variables representativas de cada dimensión son estandarizadas utilizando puntajes de clasificación (Buzai & Baxendale, 2008) para, posteriormente, calcular el puntaje de clasificación de cada dimensión como promedio de ellas. Obtenido el valor de cada dimensión, a fin de calcular el Índice de Calidad Ambiental de Vida, se le aplicó un ponderador a cada dimensión y se obtuvo el promedio de los tres para cada unidad espacial (radio censal) del Partido de Luján. Finalmente se llevó a cabo un desarrollo cartográfico a partir del cual se analizaron los resultados obtenidos y se obtuvieron las conclusiones. i- Selección de fuentes y variables por dimensión ii- Estandarización de sentido y cálculo de nuevas variables iii- Análisis de componentes principales y selección de las variables más representativas de cada componente. iv- Estandarización con puntajes de clasificación v- Ponderación y cálculo del ICAV vi- Desarrollo cartográfico i. Selección de fuentes y variables El índice de calidad ambiental de vida fue concebidos a partir de tres dimensiones: el contexto ambiental de la unidad espacial, variables que representan las características vinculadas con aspectos económicos de los individuos que habitan cada unidad espacial y variables representativas de los aspectos educativos de los habitantes de cada unidad espacial. En relación a la primera, vale destacar que consideramos al ambiente desde la perspectiva de Gallopin (1986), es decir la relación y la interacción entre sociedad y naturaleza, por lo que componen esta dimensión tanto variables del medio natural (principalmente modificado en el área estudiada) como variables vinculadas al medio social (infraestructura social). A fin de seleccionar las variables componentes de cada dimensión, se llevó a cabo un relevamiento de fuentes y se identificaron las siguientes variables a utilizar en el desarrollo del ICAV: -

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Variables relevadas en el censo nacional realizado por el INDEC en 2001, Variables complementarias: o Distancia a hospital o clínica (elaboración propia en base a información de la Municipalidad de Luján); o Existencia de espacios verde (elaboración propia); o Cantidad de industrias de 2da categoría en cada radio censal (elaboración propia en base a información de la Municipalidad de Luján); o Distancia a industrias de 3ra categoría (elaboración propia en base a información de la Municipalidad de Luján).

Es decir, que a mayor valor de la variable, mayor calidad ambiental de vida y viceversa.

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o

Distancia de áreas con potencial uso de agroquímicos (en base al trabajo de Lanson, Schein y Miglioranza (2009)).

Para la conformación de una matriz de datos espaciales sobre la cual realizar los procedimientos estadísticos, se definió como unidad espacial a los radios censales del Partido de Luján debido a la información disponible en el sistema Radatam del INDEC (2001), el que presenta los datos del Censo Nacional de Personas Hogares y Viviendas para dichas unidades. Tales radio censales se dibujaron, georreferenciándolos en un sistema de información geográfico y guardándolos en formato shape (“Radios Censales”), en cuya tabla se ingresaron los valores relativos a cada variable y a partir de la cual se llevaron a cabo los procesos estadísticos. De las fuentes antes mencionadas, las variables seleccionadas por dimensión fueron: Contexto ambiental: CC4: existencia de cloaca; CC5: existencia de agua corriente; CC6: existencia de energía eléctrica domiciliaria; CC8: existencia de gas en red; CC9: existencia de al menos una cuadra pavimentada; CC10: servicio regular de recolección de residuos (2 veces por semana); DIST_HOS: distancia del centroide del radio censal a un hospital o clínica; DIST_CAP: distancia del centroide del radio censal al centro de atención primaria más cercano; esp_ver: espacios verdes públicos del radio censal; cant_in2: cantidad de industrias de 2da categoría en cada radio censal; distmed3: distancia promedio de cada centroide a las industrias de 3ra categoría del partido; apagro: distancia del centroide de cada radio censal a áreas con potencial uso de agroquímicos. Aspectos Económicos: V4: tipo de vivienda; CH28: Calidad de materiales; H16: Baño exclusivo; HACIAGRU: cantidad de personas por hogar, hacinamiento agrupado; CH6: Régimen de tenencia de la propiedad; CHNBI1: sin tiene necesidad básica insatisfecha en hacinamiento; CHNBI2: sin necesidad básica insatisfecha en vivienda; CHNBI3: sin necesidad básica insatisfecha en instalaciones sanitario; CHNBI5: sin necesidad básica insatisfecha en capacidad de subsistencia; CH33: privaciones de materiales; V10: provisión de agua; V11: procedencia del agua; CH10: Instalación de agua en la cocina; CH23: tenencia de heladera o freezer; CH24: tenencia de lavarropas; H24I: tenencia de microondas; H24E: tenencia de videocasetera; H24H: tenencia de televisión por cable; CH26: tenencia de computadora con Internet; CH25: tenencia de teléfono; CH9: servicio sanitario; CP1: cobertura social; CP63: condición de actividad; CP9: aportes jubilatorios. Aspectos Educativos: CH26: tenencia de computadora con Internet; CHNBI4: sin necesidad básica insatisfecha en escolaridad; P4: nivel de analfabetismo; Prim_fin: % población mayor de 13 años con Primaria completa.; Sec_fin: % población mayor de 18 años con Secundaria completa; Univ_fin: % población mayor de 24 años con Universidad completa.

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ii. Estandarización de sentido y cálculo de nuevas variables2 Para poder considerar conceptualmente cada variable seleccionada del Censo Nacional de Personas, Hogares y Viviendas (INDEC, 2001) se desagregó cada una de ellas en nuevas variables correspondientes a los porcentajes de cada una de sus opciones y se reagruparon aquellas vinculadas a una mayor calidad ambiental de vida. Por ejemplo, la variable V10 [provisión de agua] se desagregó en: v10_1: % con provisión de agua dentro de la vivienda; v10_2: % con provisión de agua fuera de la vivienda-dentro del terreno; v10_3: % con provisión de agua fuera del terreno. Luego, en este caso, se seleccionó únicamente v10_1 por corresponder al porcentaje de la viviendas con mayor calidad ambiental de vida, diferenciándose notoriamente de las otras opciones. De tales procesos se modifican las siguientes variables: Contexto ambiental: CC4: % con cloaca => cc4; CC5: % con agua corriente => cc5; CC6: % con energía eléctrica domiciliaria => cc6; CC8: % con gas en red => cc8; CC9: % con al menos una cuadra pavimentada => cc9; CC10: % con servicio regular de recolección de residuos (2 veces p/semana)=>cc10. Aspectos Económicos: V4: tipo de vivienda => % Casa tipo A (v4_0); CH28: Calidad de materiales => % CALMATI (ch28_1); HACIAGRU: cantidad de personas por hogar, hacinamiento agrupado => de 0,5 a 1,5 personas por habitación (hacgru_1 + hacgru_2 + hacgru_3); PROPIET: Régimen de tenencia de la propiedad => % propietarios (ch6_1 + ch6_2); CHNBI1: sin necesidad básica insatisfecha en hacinamiento => se elimina ya que queda representada por haciagru; CHNBI2: necesidad básica insatisfecha en vivienda => % sin NBI2 (chnbi2); CHNBI3: necesidad básica insatisfecha en instalaciones sanitario => % sin NBI3 (chnbi3); CHNBI5: sin necesidad básica insatisfecha en capacidad de subsistencia => % sin NBI5 (chnbi5); CH33: privaciones de materiales => % sin privaciones (ch33_1); V10: provisión de agua => % con provisión de agua dentro de la vivienda (v10_1); PROCAGUA: procedencia del agua => % con red de agua corriente + % con perforación con bomba a motor (v11_1 + v11_2); CH10: Instalación de agua en la cocina => % con pileta (ch10_1); CH23: tenencia de heladera o freezer => % con heladera con freezer o freezer solo (ch23_1); CH24: tenencia de lavarropas => % con lavarropas automático (ch24_1); H24I: tenencia de microondas => % con microondas (h24i); H24E: tenencia de videocasetera => % con videocasetera (h24e); H24H: tenencia de televisión por cable => % con televisión por cable (h24h); TENPC: tenencia de computadora => % que tiene PC (ch26_1 + ch26_2); CH25: tenencia de teléfono => % fijo y celular (ch25_1); CH9: servicio sanitario => se elimina por estar comprendida en chnbi2; CP1: cobertura social => % con cobertura social (cp1); ACTIVID: condición de actividad => % que no busca trabajo (cp63_1 + cp63_2 + cp63_3 + cp63_9 + cp63_10 + cp63_11 + cp63_12); APJUBIL: aportes jubilatorios => % con aportes (cp9_1 + cp9_2) 2

Vale recordar que, como en todo procedimiento estadístico, los valores de cada variable no significan la homogeneidad de la misma en la unidad espacial, es decir que no todos los individuos de dicha unidad espacial muestran iguales valores en cada variable. Lo que se presentan son valores agrupados.

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Aspectos Educativos: CH26: tenencia de computadora con Internet => % con computadora con Internet (ch26_1); CHNBI4: necesidad básica insatisfecha en escolaridad => % sin NBI4 (chnbi4); P4: nivel de analfabetismo => % de alfabetizados (p4). Por su parte, para el cálculo de las variables complementarias, las cuales corresponden a desarrollos propios, se llevaron a cabo los siguientes procedimientos específicos: a) Para calcular la distancia a la clínica u hospital más cercano (dist_hos) y al CAP (centro de atención primaria) más cercano (dist_cap), en un SIG se elaboró un buffer de distancias a partir de los puntos de las capas “Clínicas y Hospitales” y “CAPs” proporcionadas en formato shape por el Municipio de Luján. Posteriormente, utilizando como referencia los centroides de cada radio censal, se asignó el valor de la distancia en cada buffer a una nueva variable (nueva columna) en la tabla de la capa “Radios Censales”. b) Los espacios verdes públicos en Luján presentan una característica que podría resultar engañosa en el cálculo del ICAV debido a que, si bien no son muchos los espacios verdes públicos (plazas, plazoletas, bulevares entre otros), se presentan diferentes realidades en cada unidad espacial. En las localidades, los alrededores del ferrocarril y sus respectivas estaciones presentan grandes superficies verdes de libre acceso sin ser estos espacios públicos. A su vez, en las localidades, la disponibilidad de espacios verdes privados (patios en casa, veredas y jardines) y la dinámica social alrededor de clubes sociales y deportivos hace que esta variable del contexto ambiental no requiera de tales espacios públicos para ser elevado. Por su parte, lo mismo sucede en ciertos barrios periféricos y en la rivera del río Luján, la cual es utilizada por los habitantes de las proximidades que saben como acceder a ella. Además, los barrios no están edificados en su totalidad, lo que conduce a la existencia de terrenos baldíos que pueden hacer las veces de espacios verdes públicos. Tabla 1 Grupos de radios censales Indicador (esp_ver) Radios del centro administrativo-comercial de 1 Lujan3 Radios del centro y barrios del 1er cordón de 2 Luján4 Radios en barrios periféricos 3 Radios urbanos en localidades5 4 Resto 5 Indicador de espacios verdes según grupos de radios censales. Fuente: Elaboración propia.

El caso del centro de la ciudad podría presentarse como la única zona con escasez de espacios verdes, algo que se complementa por la presión 3

Radios de la fracción 7: 3, 5, 6, 7, 16 Barrios entre ruta 7 y acceso oeste; entre ferrocarril y ruta 5; El Quinto y San Cayetano. 5 Los barrios Hostería, San Francisco, Las Casuarinas, Valle Verde y Los Laureles, dadas sus características relativas a este indicador, son considerados como localidades y no barrios periféricos. 4

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inmobiliaria, la presencia de numerosos comercios y un elevado nivel de tránsito. Por todo ello, partiendo del conocimiento de campo del autor, a esta variable se la elaborará teóricamente según la tabla 1. c) Según la Ley Provincial 11.459 y su decreto reglamentario 1.741/96, las industrias de 2da categoría implican un nivel medio de complejidad ambiental. Pero la suma de estas en un área urbana puede tener implicancias diversas. Sin entrar en la evaluación de las potenciales sinergias existentes entre industrias, entendemos que, a los fines de la elaboración del presente índice, resulta relevante considerar la cantidad de industrias de 2da categoría existentes en un mismo radio censal. Para ello, contando con información del Municipio de Luján, se elaboró una capa temática con las industrias de 2da categoría a partir de la cual se contó la cantidad de estas existentes en cada radio censal. La variable resultante se agregó a una nueva columna de la capa “Radios Censales”. d) Las industrias de 3ra categoría, siguiendo la misma normativa que en el ítem anterior, implican una alta complejidad ambiental. Por ello, la consideración de las mismas para la elaboración del ICAV implica no solo considerar la cercanía a una industrias, sino que, dadas las posibles sinergias que pueden presentase entre los distintos establecimientos, importa la distancia a cada una de las industrias en todo el Partido de Luján. Por ello, esta variable se elaboró a partir del promedio de las distancias de cada centroide de radio censal a cada una de las 4 industrias de 3ra categoría instaladas en el Partido de Luján (2 industrias y 2 parques industriales). Esta variable fue agregada en una nueva columna de la capa “Radios Censales”. e) En la última década, el aumento exponencial en la implementación de paquetes tecnológicos de la agroindustria denota que la aplicación de agroquímicos componentes de tales paquetes es hoy un aspecto relevante del contexto ambiental de la Argentina en general (Pengue, 2003), por ende del Partido de Luján también. La problemática de la deriva, aún no estudiada profunda y específicamente para agroquímicos de uso masivo como los basados en glifosato, representa un potencial riesgo con clara vinculación a los dimensiones climáticos y tecnológicos incidentes sobre la deriva. Por ello, a la cercanía a unidades productivas agrícolas con potencial uso de agroquímicos corresponde un potencial riesgo para la salud de la población y el ambiente, por consecuencia para su calidad ambiental de vida (Lanson et al, 2009). En base a lo antedicho, se establece una variable según 3 áreas basadas en la distancia de áreas con potencial uso de agroquímicos (1: centro de la ciudad de Luján; 2: periferia de la ciudad de Luján y restantes localidades del partido; 3: zona rural). Sumado a ello, dado que se establece que a mayor valor del índice, mayor será la calidad de vida en la unidad espacial en cuestión, se estandarizó el sentido de las variables para que las mismas aumenten en el sentido del aumento de la calidad ambiental de vida.

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iii. Análisis de componentes principales y selección de las variables más representativas de cada componente. Utilizando el software para estadísticas SPSS (Statistic Package for Social Science), se realizó un análisis de componentes principales de las variables seleccionadas para cada dimensión. Vale aclarar que, como el mismo software realiza la estandarización de las variables y lleva a cabo el análisis en cuestión utilizando valores z, no se presenta la tabla con la totalidad de dicho valores estandarizados. A partir de los resultados del proceso estadístico mencionado, se analizaron los cuadros de varianza explicada por cada componente, la matriz de componentes principales y sus respectivas rotaciones. Respecto a estas últimas, se probaron los métodos Varimax y Quartimax disponibles en el software utilizado, seleccionándose en cada caso la rotación que proporcionase los resultados más explícitos a fin de identificar las variables más íntimamente correlacionadas con la componente 1 de cada dimensión. Siendo que dicha componente 1 es la que mayor proporción de la varianza explica, se seleccionaron de la matriz rotada las 3 variables más correlacionadas con dicha componente. A continuación, en las tablas 2 a 7, se exponen la varianza total explicada y la matriz de componentes rotados seleccionada para cada dimensión, destacando en rojo cada una de las variables más representativas. Contexto Ambiental Como puede verse en la tabla 3, las variables que mejor representan a la componente principal 1 de la dimensión Contexto Ambiental son Existencia de cloacas (CC4), distancia a áreas con potencial uso de agroquímicos (APAGRO) y Espacios verdes (ESP_VER). Esta última, como muestra su signo, representa negativamente el comportamiento de la componente 1, lo que encuentra justificación en su disminución hacia las zonas más urbanizadas y actúa compensando las otras dos variables, representativa una de las desventajas de las zonas alejadas de los centros urbanos y de las problemáticas ambientales de las zonas rurales la otra. Tabla 2 Varianza total explicada Sumas de las saturaciones al cuadrado de Suma de las saturaciones al cuadrado de la la extracci—n rotaci—n % de la % de la Total v arianza % acumulado Total v arianza % acumulado Total % de la v arianza % acumulado Componente 1.000 6.181 51.506 51.506 6.181 51.506 51.506 5.678 47.320 47.320 2.000 1.574 13.116 64.622 1.574 13.116 64.622 2.062 17.181 64.501 3.000 1.046 8.716 73.338 1.046 8.716 73.338 1.060 8.837 73.338 4.000 0.837 6.978 80.316 5.000 0.554 4.617 84.933 6.000 0.529 4.408 89.342 7.000 0.404 3.364 92.706 8.000 0.303 2.521 95.227 9.000 0.227 1.890 97.117 10.000 0.189 1.578 98.695 11.000 0.119 0.992 99.687 12.000 0.038 0.313 100.000 MŽ t odo de extracci—n: An‡lisis de Componentes principales. Autov alores iniciales

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Tabla 3 Matriz de componentes rotados(a)

CC4 CC5 CC6 CC8 CC9 CC10 DISMED3R APAGRO IA_IND2D ESP_VER DIST_HOS DIST_CAP

1.000 0.859 0.805 0.282 0.784 0.802 0.728 -0.415 0.859 0.088 -0.894 -0.525 -0.656

Componente 2.000 0.281 0.348 -0.219 -0.113 -0.114 -0.433 0.773 -0.170 -0.343 0.147 0.630 0.661

3.000 -0.133 -0.080 0.716 0.102 0.109 0.160 0.151 -0.007 -0.651 0.004 -0.136 0.107

MŽ t odo de extracci—n: An‡lisis de componentes principales. MŽ t odo de rotaci—n: Normalizaci—n Qu artimax con Kaiser. a. La rotaci—n ha conv ergido en 5 iteraciones.

Aspectos Económicos Tabla 4 Varianza total explicada Sumas de las saturaciones al Suma de las saturaciones al cuadrado de Autov alores iniciales cuadrado de la extracci—n la rotaci—n % de la % de la % de la Componente Total v arianza % acumulado Total v arianza % acumulado Total v arianza % acumulado 1 12.239 58.282 58.282 12.239 58.282 58.282 12.218 58.179 58.179 2 2.478 11.798 70.080 2.478 11.798 70.080 2.365 11.263 69.442 3 1.534 7.303 77.383 1.534 7.303 77.383 1.668 7.941 77.383 4 0.952 4.534 81.917 5 0.668 3.181 85.098 6 0.593 2.823 87.921 7 0.444 2.113 90.035 8 0.399 1.898 91.933 9 0.326 1.554 93.487 10 0.244 1.162 94.649 11 0.217 1.034 95.683 12 0.168 0.798 96.481 13 0.144 0.687 97.168 14 0.117 0.559 97.727 15 0.111 0.528 98.255 16 0.099 0.473 98.728 17 0.086 0.408 99.136 18 0.066 0.316 99.453 19 0.050 0.240 99.692 20 0.043 0.204 99.896 21 0.022 0.104 100.000 MŽ t odo de extracci—n: An‡lisis de Componentes principales.

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Tabla 5 Matriz de componentes rotados(a) Componente 1 2 3 V4_0 0.736 -0.063 CH28_1 0.923 0.164 CH10_1 0.883 -0.259 CH23_1 0.785 -0.094 CH24_1 0.889 0.147 H24I 0.850 0.062 H24E 0.886 0.185 H24H 0.441 0.679 CHNBI2 0.556 -0.045 CHNBI3 0.592 -0.168 CHNBI5 0.466 -0.446 CH33_1 0.909 -0.225 HACIAGRU 0.864 -0.116 PROPIET 0.187 0.886 PROCAGUA 0.730 0.388 TENPC 0.872 0.178 ACTIVID 0.445 -0.675 APJUBIL 0.837 0.096 CP1 0.891 0.059 CH25_1 0.823 0.079 V10_1 0.879 -0.037

0.522 0.165 0.261 -0.103 -0.219 -0.411 -0.202 -0.158 0.620 0.276 -0.158 0.023 0.005 -0.111 0.240 -0.317 -0.095 0.078 0.134 -0.403 0.393

MŽ t odo de extracci—n: An‡ lisis de componentes principales. MŽ t odo de rotaci—n: Normalizaci—n Quartimax con Kaiser. a. La rotaci—n ha conv ergido en 5 iteraciones.

En la tabla 5 se resaltan las variables que mejor representan a los Aspectos Económicos. En este caso, las variables más representativas de la componente 1 encuentran una contundente justificación teórica. El porcentaje de viviendas cuya calidad de materiales incluye aislamiento y terminaciones (CH28_1), el porcentaje de hogares sin privaciones materiales (ni patrimoniales, ni de recursos corrientes) (CH33_1) y porcentaje de personas con cobertura social y/o plan de salud privado o mutual (CP1) son variables íntimamente vinculadas con los aspectos económicos del la vivienda, del hogar o de las personas; y que repercuten directamente sobre la calidad ambiental de vida de los habitantes de dichas unidades espaciales.

Aspectos Educativos Tabla 6 Varianza total explicada Sumas de las saturaciones al Suma de las saturaciones al Autov alores iniciales cuadrado de la extracci—n cuadrado de la rotaci—n % de la % de la % de la Componente Total v arianza % acumulado Total v arianza % acumulado Total v arianza % acumulado 1 3.552 59.200 59.200 3.552 59.200 59.200 3.099 51.648 51.648 2 1.167 19.451 78.652 1.167 19.451 78.652 1.620 27.003 78.652 3 0.563 9.383 88.035 4 0.365 6.088 94.123 5 0.264 4.395 98.517 6 0.089 1.483 100.000 MŽ t odo de extracci—n: An‡lisis de Componentes principales.

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Tabla 7 Matriz de componentes rotados(a) Componente 1 PRIM_FIN SEC_FIN UNIV_FIN P4 CHNBI4 CH26_1

2 0.711 0.923 0.858 0.565 -0.014 0.828

0.436 0.284 -0.231 0.675 0.887 0.232

MŽ t odo de extracci—n: An‡lisis de c omponentes principales. MŽ t odo de rotaci—n: Normalizaci—n Varimax con Kaiser. a. La rotaci—n ha conv ergido en 3 iteraciones.

Como puede verse en la tabla 7, las variables que mejor representan la componente principal 1 de la dimensión Aspectos Educativos son el porcentaje de personas mayores de 18 años que han terminado la escuela secundaria (SEC_FIN), el porcentaje de personas mayores de 24 años que han obtenido un título universitario (UNIV_FIN) y el porcentaje de hogares que cuentan con una computadora con Internet (CH26_1). La vinculación teórica de estas variables viene dada por la relevancia de la educación superior para el mejoramiento de la calidad ambiental de vida y la posibilidad de acceder de información publicada en Internet. iv. Estandarización con puntajes de clasificación La estandarización con puntajes de clasificación, siendo que luego de la estandarización de sentido realizada en la sección ii son todos puntajes de beneficio, se lleva a cabo con la siguiente formula: X – Xm Ω = ---------------- x 100 XM – Xm donde X es el valor que toma la variable en cada unidad espacial, X M es el valor máximo que toma esa variable entre el total de las unidades espaciales y Xm el mínimo (Buzai, op.cita.). Siguiendo dicha fórmula se calculan los puntajes de clasificación de cada una de las tres variables más correlacionadas con la primera componente de cada dimensión. Se identifican las nuevas variables agregando la letra p minúscula al nombre de cada una de ellas y, luego, partir de ellos, se calcula el valor promedio para uno. Contexto ambiental: CA = (pCC4 + pAPAGRO + pESP_VER)/3 Aspectos económicos: AEc = (pCH28_1 + pCH33_1 + pCP1) / 3 Aspectos educativos: AEd = (pSEC_FIN + pUNIV_FIN + pCH26_1) / 3

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v. Ponderación y cálculo del ICAV En base a los promedios de los puntajes de clasificación obtenidos el punto anterior, se evaluó el Indice de Calidad Ambiental de Vida como el promedio de las tres dimensiones ponderadas. La ponderación aplicada tuvo en cuenta principalmente el carácter ambiental del índice desarrollado, por lo que el contexto ambiental fue ponderado al 50%, seguido por los aspectos económicos al 30% y los aspectos educativos al 20%. Fórmula: ICAV = (0,5xCA + 0,3xAEc + 0,2xAEd) / 3

RESULTADOS OBTENIDOS Con los datos obtenidos, tanto para cada dimensión como para el ICAV, se elaboraron las capas Contexto Ambiental, Aspectos Económicos, Aspectos Educativos e Índice de Calidad Ambiental de Vida. Para cada caso, se utilizó como simbología para su visualización una clasificación en cinco (5) categorías, asignadas según intervalos iguales, graduadas en colores desde el rojo al verde. Las figuras 1 a 3 muestran la distribución de las dimensiones Contexto Ambiental, Aspectos Económicos y Aspectos Educativos; mientras que la figura 4 muestra el Índice de Calidad Ambiental de Vida elaborado para el Partido de Luján.

Figura 1 Distribución de la dimensión Contexto Ambiental en el Partido de Luján. Fuente: Elaboración propia

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Figura 2

Figura 3

Distribución de la dimensión Aspectos Económicos Distribución de la dimensión Aspectos Educativos en el Partido de Luján. en el Partido de Luján. Fuente: Elaboración propia Fuente: Elaboración propia

Figura 4 Distribución del Índice de Calidad Ambiental de Vida en el Partido de Luján. Fuente: Elaboración propia

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La simbología utilizada, basada en cinco clases de intervalos iguales, está orientada a poder considerar cada color según la tabla 8. Así, los radios censales en color rojo de la figura 4 indican que dicho radio censal presenta un muy bajo valor del índice de calidad ambiental de vida. En el mismo sentido, pero respecto a los Aspectos Económicos, los radios censales en verde oscuro de la figura 2 indican que dichas áreas presentan un muy alto valor para tal dimensión. Tabla 8 Rojo Muy Bajo Naranja Bajo Amarillo Medio Verde claro Alto Verde oscuro Muy alto Significado de cada color en relación a la gama de valores de la dimensión en el Partido de Luján Fuente: elaboración propia

CONCLUSIONES El trabajo realizado permite concluir una vez la utilidad de los Sistemas de Información Geográfica para la elaboración de índices orientados al análisis espacial. Pero de los resultados se desprende también la relevancia del conocimiento de campo que posea quien utilice estas técnicas, dado que un desconocimiento del mismo puede inducir a cometer errores. Particularmente, en la selección de las variables y en la rotación seleccionada se puso en juego el conocimiento de campo del autor para evitar resultados que conduzcan a conclusiones erróneas resultantes de un proceso meramente mecánico. Por su parte, del trabajo podemos concluir también que la implementación de puntajes de clasificación a fin de estandarizar los resultados permite poder compararlos y agregarlos en índices como el que presentamos en esta oportunidad. Utilizando este tipo de índices, dado que muestran la posición de cada unidad espacial en relación a las demás unidades espaciales del área de estudio, pueden realizarse análisis orientados a identificar zonas (agrupando unidades espaciales homogéneas en relación al ICAV) con mejores y/o peores condiciones y, en base a ellas, tomar decisiones que puedan reflejarse en políticas que reviertan situaciones desfavorables para la población; como ser la implementación de planes de infraestructura de cloacas en barrios periféricos de la ciudad de Luján. La posibilidad de regionalizar el partido de Luján considerando áreas con valores homogéneos del ICAV (utilizando para ello las 5 clases diferenciadas por intervalos iguales que se implementaron en la cartografía, las que podrían formalizarse implementando puntajes de clasificación también para el índice resultado, obteniendo valores de 0 a 100) resulta de especial interés en tiempos que el Honorable Consejo Deliberante del Partido de Luján se encuentra debatiendo un nuevo Código de Ordenamiento Urbano. Al respecto, los resultados obtenidos, recordando en todo momento las limitaciones incluidas por la diferencias temporales del relevamiento de las variables,

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permitirían concluir que el Partido de Luján muestra cierta homogeneidad respecto al contexto ambiental. La notoria falta de infraestructura de cloacas y las zonas industriales se compensan con una mayor accesibilidad a espacios verdes. A su vez, en las zonas rurales, la calidad ambiental vinculada al mismo espacio verde se compensa con el potencial uso de agroquímicos en unidades agropecuarias cercanas. Por su parte, los aspectos económicos y educativos incluidos en el índice nos hablan de la vulnerabilidad de la población, aportando indicios respecto a las zonas donde la población corre mayores riesgos ambientales. En base a lo antedicho, podemos concluir que el presente Índice de Calidad Ambiental de Vida resulta útil para la identificación de zonas desfavorecidas debido a la suma de problemáticas, pero vale aclarar también que este índice no identifica problemas puntuales. Muestra de ello es el caso de la localidad de Jáuregui, donde una curtiembre (industria de 3ra categoría), situada calle de por medio de las viviendas, realiza emisiones gaseosas que afectan la calidad ambiental de vida de la población. Dada la abundancia de espacios verdes y las buenas condiciones económicas y educativas de su población, las unidades espaciales correspondientes a esta localidad muestran valores compensados del índice (medio y alto), evitando que esta localidad aparezca en rojo (a pesar de los años de movilización de los vecinos de esa localidad6). Por ello, concluimos que el Índice de Calidad Ambiental de Vida resulta útil para una mirada general a escala del partido, pero se requiere de un estudio detallado, en profundidad respecto a cada variable componente de las dimensiones, y con un contundente conocimiento de campo, para la identificación y evaluación de problemas puntuales que afecten directamente la calidad ambiental de vida de la población en cada unidad espacial del área de estudio.

BIBLIOGRAFIA Buzai, G.; Baxendale, A. (2008). “Clasificación de unidades espaciales mediante indicadores de planificación. Teoría, método y aplicación.” Anuario de la División Geografía 2007-2008. Depto Cs. Sociales, UNLu. Luján. Gallopín, G. (1986). “Ecología y ambiente.” Leff, E (coord) Los problemas del conocimiento y la perspectiva del desarrollo. México: Siglo Veintiuno. Pengue, W (2003) “Glifosato: Dominación y Guerra.” Biodiversidad. Sustento y Culturas. Nro 37, Julio 2003, pp 1-7. Montevideo: Redes-AT Velásquez, G.(2008). “Viejas inquietudes, nuevos dimensionamientos: “centros” y “periferias” como elementos para el análisis geográfico del bienestar de la población argentina luego del censo 2001.” Velázquez, G; Formiga, N. (coord). Calidad de vida, diferenciación socio-espacial y condiciones sociodemográficas. Aportes para su estudio en la Argentina. Bahia Blanca: EdiUNS.

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Ver los sitios www.elcivismo.com.ar o www.asambleaambientallujan.com.ar

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