Resumen: La cuenca binacional del río Zarumilla es un lugar con gran diversidad de especies y es de gran importancia para la economía de Perú y Ecuador. Estos factores socioeconómicos pueden traer consigo cambios en la distribución de las coberturas del suelo, los cuales afectan de manera negativa los ecosistemas. El presente estudio tiene como objetivo evaluar los cambios de cobertura y uso de suelo durante el periodo 1992-2022 y construir una proyección al año 2040 siguiendo las tendencias de uso actuales y su patrón histórico. Se usaron mapas de cobertura y uso de suelo de los años 1992 y 2022, así como información georreferenciada que fue usada para encontrar los factores condicionantes para el cambio de suelo. El modelo de prospección se basó en la implementación de cadenas de Markov y autómatas celulares usando factores condicionantes para construir una proyección más precisa. Los resultados obtenidos reflejan una pérdida neta de 11378 hectáreas de bosque durante el periodo 1992-2022, ocurriendo el 87.7% de esta pérdida en el lado ecuatoriano de la cuenca. A este ritmo se puede prospectar una pérdida de bosque de 10552 hectáreas para el periodo 2022-2040, de igual manera prevista principalmente en el lado ecuatoriano. El modelo prospectivo también resalta que los principales cambios se producirán en áreas de baja altitud y en proximidad a fuentes hídricas y carreteras. Esta es una pérdida alarmante de bosque nativo, la cual se puede evitar mediante la creación de políticas de desarrollo sostenible y programas de ordenamiento territorial.

Abstract: The binational basin of the Zarumilla River is a place with great species diversity and is particularly important to the economy of Peru and Ecuador. These socioeconomic factors can lead to changes in land cover distribution, which negatively affect ecosystems. The present study aims to evaluate changes in land cover and use during the period 1992-2022 and to generate a projection for the year 2040 following current usage trends and historical patterns. Land cover and use maps from 1992 and 2022 were used, along with georeferenced information that was employed to identify the conditioning factors for land change. The prospection model was based on the implementation of Markov chains and cellular automata using conditioning factors to build a more accurate projection. The results obtained reflect a net loss of 11378 hectares of forest during the period 1992-2022, with 87.7% of this loss occurring on the Ecuadorian side of the watershed. At this rate, a forest loss of 10552 hectares can be projected for the period 2022-2040, similarly projected mainly on the Ecuadorian side. The projection model also highlights that the main changes will occur in low-altitude areas and in proximity to water sources and roads. This is an alarming loss of native forest, which can be avoided through the creation of sustainable development policies and land-use planning programs.

Abstract Uncontrolled urban growth in areas with deficient infrastructure and inadequate and/or overloaded services is currently one of the central issues in territorial studies. According to the United Nations estimates, by 2030, 60% of the world’s population will be living in cities and 95% of this expansion will take place in developing countries. This article presents a model based on the use of cellular automata and an artificial neural network, which allows the simulation of urban expansion based on criteria that would define future spatial configurations. The methodological development is applied to the city of Luján (Buenos Aires, Argentina) and is carried out in Geographic Information Systems from the automation of the procedures for the analysis of land use changes available in the MOLUSCE tool (Methods for Land Use Change Evaluation) in QGIS. The results show that the expansion trend to 2030 is 20%, which is equivalent to the incorporation of 6.72 km2 of urban coverage, if no type of intervention is carried out. The relevance of this type of work lies in the fact that the results provide technical-scientific support for planning and management agencies in relation to spatial decision making.

Resumen El crecimiento urbano incontrolado en áreas con deficiencias en la infraestructura y servicios inadecuados y/o sobrecargados, es actualmente uno de los temas centrales en los estudios territoriales. Según estimaciones de la Organización de Naciones Unidas en el 2030, un 60 % de la población mundial vivirá en ciudades y el 95 % de esa expansión se producirá en los países en desarrollo. El artículo presenta un modelo, basado en el uso de autómatas celulares y una red neuronal artificial, que permite simular la expansión urbana a partir de criterios que definirían las configuraciones espaciales futuras. El desarrollo metodológico se aplica a la ciudad de Luján (Buenos Aires, Argentina) y se realiza en Sistemas de Información Geográfica a partir de la automatización de los procedimientos para el análisis de cambios de uso de suelo disponible en la herramienta MOLUSCE (Methods Of Land Use Change Evaluation) en QGIS. Los resultados evidencian que la tendencia de expansión al 2030 es de un 20 %, lo que equivale a la incorporación de 6,72 km2 de cobertura urbana, si no se realizara ningún tipo de intervención. La relevancia de este tipo de trabajo radica en que los resultados brindan apoyo técnico-científico para los organismos de planificación y gestión en relación a la toma de decisiones espaciales.

ABSTRACT This article analyzes the degree of prediction achieved by an urban growth spatial model based on (1) the historical behavior of formal and informal settlements in the peripheries and (2) the predictive variables of the phenomenon using geospatial techniques. The case study is the north-eastern periphery of the city of Quito (Ecuador), a space that has undergone a great transformation in recent years, is taken as a case study. At first, the spatial model is constructed from satellite images, complemented by analysis of predictive variables of the phenomenon under weights of evidence and cellular automata. Subsequently, the analysis focuses on the validation of the model, through multi-size windows with constant decay function for spatial pattern analysis with DinamicaEgo®. As a result, the projections generated from the model show co-occurrences consistent with reality and a high percentage of validation.

RESUMEN Este artículo analiza el grado de predicción alcanzado por un modelo espacial de crecimiento urbano elaborado con base en (1) el comportamiento histórico de los asentamientos formales e informales en las periferias y en (2) las variables predictoras del fenómeno utilizando técnicas geoespaciales. Se toma como estudio de caso la periferia nororiental de la ciudad de Quito (Ecuador), espacio que ha sufrido una gran transformación en los últimos años. En un primer momento se construye el modelo espacial a partir de imágenes satelitales, complementadas con análisis de variables predictoras del fenómeno mediante la metodología de pesos de evidencia y autómatas celulares. Posteriormente, el análisis se centra en la validación del modelo a través de ventanas de tamaños múltiples con función de decaimiento constante para el análisis de patrones espaciales con DinamicaEgo®. Como resultado, las proyecciones generadas del modelo muestran coincidencias consistentes con la realidad y un alto porcentaje de validación.

Abstract We combine urban geography, dynamic system mathematics, geographic information systems (GIS) and computer science to design a general modeling methodology based on Cascade Cellular Automata, which allows the construction of specific models of the expansion of Mexican cities. We submit our methodology to a triple empirical test in contrasting cities. The models consider restrictions on urban expansion (e.g., roads, parks, coasts). We use global and local indicators of goodness of fit between images articulated in a cascade filter, which reduces computational processing. The models showed encouraging adjustments. We illustrate how our method can drive the co-design of urban policies.

Resumen Combinamos geografía urbana, matemáticas de sistemas dinámicos, sistemas de información geográfica (SIG) y ciencias computacionales para diseñar una metodología de modelado de carácter general fundamentada en Autómatas Celulares en Cascada, que permite construir modelos específicos de la expansión de ciudades mexicanas. Sometemos nuestra metodología a una triple prueba empírica en ciudades con características contrastantes. Los modelos consideran restricciones a la expansión urbana (vialidades, parques, etc.). Utilizamos indicadores de bondad de ajuste global y local entre imágenes, articulados en un filtro en cascada, lo que reduce el procesamiento computacional. Los modelos mostraron ajustes alentadores.Ilustramos cómo nuestro método puede impulsar el codiseño de políticas urbanas.

Resumen La Tarea de Clasificación de Densidad (TCD) es un problema bien conocido, donde el objetivo principal es construir un autómata celular cuya regla local dé lugar a una coordinación global emergente. Describimos los métodos utilizados para identificar nuevos autómatas celulares que resuelven este problema. Nuestro enfoque identifica tanto la vecindad como su regla estocástica utilizando un conjunto de datos de configuraciones iniciales que cubre de manera predefinida el rango completo de densidades en TCD. Comparamos nuestros resultados con algunos modelos disponibles actualmente en el campo. En algunos casos, nuestros modelos muestran un mejor rendimiento que la mejor solución informada en la literatura, con una eficacia de 0.842 para conjuntos de datos con distribución uniforme alrededor de la densidad crítica. Las pruebas se llevaron a cabo en conjuntos de datos de diversos tamaños de malla y condiciones de muestreo. Finalmente, mediante una prueba estadística no paramétrica demostramos que no hay diferencias significativas entre nuestros autómatas celulares identificados y el modelo más conocido.

Abstract Density Classification Task (DCT) is a well-known problem, where the main goal is to build a cellular automaton whose local rule gives rise to emergent global coordination. We describe the methods used to identify new cellular automata that solve this problem. Our approach identifies both the neighborhood and its stochastic rule using a dataset of initial configurations that covers in a predefined way the full range of densities in DCT. We compare our results with some models currently available in the field. In some cases, our models show better performance than the best solution reported in the literature, with efficacy of 0.842 for datasets with uniform distribution around the critical density. Tests were carried out in datasets of diverse lattice sizes and sampling conditions. Finally, by a statistical non-parametric test, we demonstrate that there are no significant differences between our identified cellular automata and the best-known model.

Resumen Este trabajo se enmarca en el proyecto de investigación “Modelos de Encriptación Basados En Atractores Caóticos” institucionalizado en el Centro de Investigaciones y Desarrollo Científico de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. En este documento, se presenta un método de encriptación simétrico para videos de vigilancia a partir de autómatas celulares compuestos reversibles desarrollados para este propósito. Este método aprovecha las propiedades de los autómatas celulares reversibles y de la regla elemental 30, para el cifrado eficiente de regiones de interés en fotogramas de videos de vigilancia, obteniendo un algoritmo cuyos resultados experimentales de seguridad y desempeño son consistentes de acuerdo con los reportados en la literatura actual. Además, permite el descifrado sin pérdida de información mediante una llave de tamaño fijo por cada fotograma de video.

Abstract This work is part of the research project “Encryption Models Based on Chaotic Attractors” institutionalized in the Research and Scientific Development Center of the Universidad Distrital Francisco José de Caldas. In this paper, a symmetric encryption method for surveillance videos is presented, based on reversible composite cellular automata developed for this purpose. This method takes advantage of reversible cellular automata and elementary rule 30 properties, for efficient regions of interest encryption in surveillance video frames, obtaining an algorithm which experimental results of security and performance are consistent with those reported in current literature. In addition, it allows decryption without loss of information through a fixed size key for each video frame.

Abstract: Cellular automata are a mathematical model used to study and represent dynamic systems, suitable for modeling natural systems such as the evolution of viruses and bacteria, as well as the flow of gases, liquids and vehicular and pedestrian traffic. The first non-trivial probabilistic model was presented by Nagel and Schreckenberg (1992) and more and more researchers are adding to its application in daily life. This article shows a review of the behavior of vehicular flow for single and multi-lane roads, considering the modifications of the existing models and the changes in the way of driving in order to know the approach of the various researchers on the study of vehicular traffic. The study reveals that the vehicular flow adapts to the traffic conditions of the moment and that the model, by its property, allows modifying interaction rules and consider the road infrastructure for a lane model while multi-lane models are more complex.

Resumen: Los autómatas celulares son un modelo matemático utilizado para estudiar y representar sistemas dinámicos, adecuados para modelar sistemas naturales como la evolución de virus y bacterias, así como el flujo de gases, líquidos y del tráfico vehicular y peatonal. El primer modelo probabilístico no trivial fue presentado por Nagel y Schreckenberg (1992) y cada vez son más los investigadores que se suman a su aplicación en la vida diaria. En este artículo se plantea una revisión del comportamiento del flujo vehicular (FV) para vías de uno y varios carriles, considerando las modificaciones de los modelos ya existentes y los cambios en la forma de conducir con la finalidad de conocer el enfoque de los diversos investigadores sobre el estudio de tráfico vehicular. El estudio revela que el FV se adapta a las condiciones del tráfico del momento y que el modelo, por su propiedad, permite modificar reglas de interacción y considerar la infraestructura de la vía para el modelo de un carril mientras que los modelos con carriles múltiples son más complejos.

Abstract Experimental studies have shown evidence that the dynamics in the stock markets generate that some agents encourage high expectations about an asset, as it is understood that it happens in a speculative bubble. Therefore, modeling the contagion of euphoria (expectations) can help to identify behavioral scenarios in a complex environment. The purpose of this research is to perform computer simulations using cellular automata (ACs) to emulate the contagion of euphoria during the formation of a speculative bubble. Specifically, The Game of Life by Conway is proposed as an example to simulate complex dynamics where the displacement of individuals is an essential element. The conclusions indicate that under this proposal only a few investors and a strategic location are required to infect a significant number of market participants.

Resumen Estudios experimentales han mostrado evidencia de que la dinámica en los mercados accionarios propicia que ciertos agentes alienten altas expectativas sobre un activo, tal y como se entiende que ocurre con una burbuja especulativa. Por ello modelar el contagio de la euforia (expectativas) puede ayudar a identificar escenarios de comportamiento dentro de un ambiente complejo. El objetivo de la investigación es realizar simulaciones por computadora con autómatas celulares (ACs) para emular el contagio de la euforia durante la formación de una burbuja especulativa. En específico, se propone El juego de la vida, de Conway como un ejemplo para simular dinámicas complejas, donde el desplazamiento de los individuos es un elemento esencial. En las conclusiones se señala que bajo esta propuesta sólo se requiere de pocos inversionistas y de una ubicación estratégica para contagiar a un número importante de participantes en el mercado.

Abstract The change of land use represents one of the major challenges that sustainability plans face, because it contributes to climate change and biodiversity loss. In view of this, based on the lack of knowledge of the patterns of land use changes and their effects on the ecosystems of Huimanguillo, Tabasco, an analysis with Land Change Modeler (2000-2010) was proposed to estimate the distribution of natural covers with greater environmental pressure. Based on this, a projection was built with Markov Chains and Cellular Automata (2030). Thus, during 2000 and 2010, significant gains were detected in wetlands (39 236 ha) and in arboreal vegetation (24 773 ha) that were favorable for the maintenance of ecosystem services. However, there were increases in the urban area (1 266 ha) in the face of the agricultural decline (53 639 ha) which, despite its losses, still represents the largest area in the territory, due to the permanence of productive activities. In addition, the 2010 spatial analysis against the 2030 projection found that trends in wetland growth (7 197 ha), tree vegetation (9 937 ha) and urban use (1 498 ha) continued in the face of agricultural area losses (16 433 ha). This study generated helpful mapping information for determining environmental planning strategies and policies that may lead to the implementation of an ecological regulatory zoning for urban development and to decreeing Protected Natural Areas.

Resumen El cambio de uso del suelo representa uno de los grandes desafíos que se antepone a la sostenibilidad, debido a que contribuye al cambio climático y a la pérdida de biodiversidad. Ante esto, y con base en el desconocimiento de los patrones de cambios de usos del suelo y sus efectos en los ecosistemas de Huimanguillo, Tabasco, se planteó realizar un análisis con Land Change Modeler (2000-2010) para estimar la distribución de las coberturas naturales con mayor presión ambiental. A partir de ello se construyó una proyección con Cadenas de Markov y Autómatas Celulares (2030). Así, durante 2000 y 2010 se detectaron importantes ganancias en los humedales (39 236 ha) y en la vegetación arbórea (24 773 ha), lo cual es favorable para el mantenimiento de los servicios ecosistémicos. Sin embargo, se registraron aumentos en la zona urbana (1 266 ha) con disminución en la agropecuaria (53 639 ha), aunque esta aún constituye la mayor superficie en el territorio. Además, con el análisis espacial del 2010 contra la proyección 2030, se detectó que continuaron las tendencias de crecimiento de los humedales (7 197 ha), vegetación arbórea (9 937 ha) y uso urbano (1 498 ha); así como la disminución del área agropecuaria (16 433 ha). Este estudio generó información cartográfica útil para la definición de las estrategias y políticas de planificación territorial, que conlleve a la implementación de un modelo de ordenamiento ecológico territorial de desarrollo urbano, y, en su caso, al decreto de áreas naturales protegidas.

Resumo Os modelos preditivos para detecção de mudanças na paisagem tem sido utilizados como instrumento relevante de aporte ao planejamento e análise ambiental. Diversos modelos para simulação de cenários futuros coexistem na literatura, contudo o método que combina as Cadeias de Markov com os autômatos celulares tem demonstrado resultados excelentes de calibração/validação para simulação de mudanças no uso e cobertura da terra. Adotou-se como objeto de estudo a bacia hidrográfica do Rio Pântano, situada em área do Cerrado brasileiro, impactada por grandes projetos: hidrelétrico e pelas maiores indústrias de papel e celulose do mundo. O objetivo deste trabalho foi simular as mudanças no uso e cobertura da terra para o ano de 2050, avaliando espacialmente o efeito da expansão da silvicultura em área de Cerrado sobre os diferentes graus de fragilidade potencial natural. Para predição do cenário futuro utilizou-se do método Cadeias de Markov e autômatos celulares acoplados a análise multicritério através da lógica AHP. Os resultados de validação do modelo apresentaram excelentes resultados (índice Kappa superior a 0.9) para realizar predições para 2050, após a combinação das seguintes variáveis explicativas utilizadas no processo de calibração: I: Áreas de transição entre as classes Pastagem e Eucalipto; II: Tamanho das propriedades rurais; III: Distância das Estradas; IV: Distância das redes de drenagem. O modelo revelou a forte tendência de substituição da pecuária pela silvicultura para o ano de 2050, com predomínio da expansão para as áreas de média fragilidade ambiental.

Abstract Predictive models for the detection landscape change have been widely-used as an important tool for environmental planning and analysis. The approach that combines Markov Chains with cellular automata has been shown to produce results with excellent calibration and validation for the simulation of changes in land use and cover. The present study focused on the hydrographic basin of the Pântano River, located in the Brazilian Cerrado savanna, which has been impacted by a number of major projects, including a hydroelectric dam, and the world’s largest paper and pulp industries. The study simulated the changes in land cover and use for the year 205. Evaluating the spatial effects of the expansion of forestry into the Cerrado in the context of its different degrees of natural potential fragility. To predict the future scenario, the cellular automata Markov Chain method was combined with a multicriteria analysis using AHP logic. The model validation indicated excellent results (Kappa index greater than 0.9) for the predictions of the 2050 scenario. The model revealed a strong overall tendency for the substitution of livestock by forestry by 2050, with a predominance of expansion into areas of medium environmental fragility.

Resumen Los modelos predictivos para la detección de cambios en el paisaje son utilizados como instrumentos relevantes para la planificación y el análisis ambiental. Varios modelos de simulación de escenarios futuros existen en la literatura, sin embargo, el método que combina las Cadenas de Markov con los Autómatas Celulares ha mostrado excelentes resultados de calibración/validación para la simulación del cambio del uso y la cobertura de la tierra. El objeto de estudio fue la cuenca del río Pantano, ubicada en el Bioma de Cerrado, y que ha sido impactada por grandes proyectos: hidroeléctricos y el establecimiento de fabricas para la producción de celulosa, de las más grandes del mundo. El objetivo de este trabajo fue simular los cambios en el uso y la cobertura de la tierra para el año 2050, evaluando espacialmente el efecto de la expansión de las plantaciones forestales (Eucalyptus) en áreas con diferentes grados de fragilidad potencial natural. Para predecir el escenario futuro, se utilizó la combinación de las Cadenas de Markov y los Autómatas Celulares apoyados en el Análisis Multicriterio utilizando la lógica AHP. Los resultados de la validación del modelo mostraron excelentes resultados (Indice de Kappa mayor de 0.9) para hacer pronósticos al año 2050, utilizando para ello las variables siguientes: I: áreas de transición entre las clases pastos y Eucalyptus; II: Tamaño de las propiedades rurales; III: Distancia al camino; IV: Distancia a las redes de drenaje. Revelando finalmente el modelo una fuerte tendencia de sustitución de las áreas de pastos por las plantaciones de eucaliptus, para el año 2050, con un predominio de dicha expansión en areas de fragilidad ambiental media.por la forestry para el año 2050, con un predominio de la expansión a areas de fragilidad environmental media.

RESUMEN La expansión urbana es, en la actualidad, un fenómeno característico de áreas con alta densidad poblacional y espacios cercanos edificables y la ciudad de Portoviejo no es la excepción. Los asentamientos humanos de la ciudad crecen de una manera espontánea, sin planificación, no se establecen límites precisos entre las áreas urbanas y rurales, cada vez ocupan más espacios protegidos, laderas con pendientes fuertes y riberas de ríos. Este trabajo, plantea como objetivo la generación de escenarios de crecimiento urbano en base a autómatas celulares para la ciudad de Portoviejo para los años 2017 y 2022. El estudio considera los autómatas celulares como herramienta dinámica para la predicción de escenarios futuros de la mancha urbana de la ciudad mediante el software DINÁMICA EGO y su modelo Land Use Cover Change, tomando en cuenta variables dinámicas y estáticas como vías, río, vegas del río, aeropuerto, planta de aguas residuales, cota 100 msnm, distancia a las vías, distancia inversa al río, modelo digital del terreno (DEM) y pendientes, siendo la variable DEM la más relevante para el modelo. Además, se calibró el modelo con una media de 0,36 ha, una varianza de 0,47 ha y una isometría de 1, tanto para el parchado como para la expansión, con una tasa de cambio neta de 0,25%, obteniendo una validación de hasta un 81% de similitud de diferencia. Para el año 2017 se proyecta que la ciudad crecerá aproximadamente un 6% y para el año 2022 aproximadamente un 7% con respecto al área urbana del año 2010.

ABSTRACT Urban sprawl is, today, a phenomenon characteristic of areas with high population density and building spaces nearby and the city of Portoviejo is no exception. Human settlements in the city grow spontaneously, without planning, no precise boundaries between urban and rural areas are established, increasingly they occupy protected areas, steep slopes and riverbanks. This work, therefore seeks to generate urban growth scenarios based on cellular automata for the city of Portoviejo for the years 2017 and 2022. The study finds cellular automata as a dynamic tool for predicting future scenarios of urban spot the city by the DINAMICA EGO software and model Land Use Cover Change, taking into account variables dynamic and static as roads, rivers, plains of the river, airport, sewage plant, elevation 100 m, distance to roads, inverse distance river, DEM and slopes, the DEM being the most relevant for the model variable. Furthermore, the model with an average of 0.36 ha, has a variance of 0.47 and an isometry 1 for both patching as for expansion was calibrated with a net change rate of 0.25%, obtaining a validation of up to 81% similarity difference. 2017 is projected to city grow about 6% and for the year 2022 by approximately 7% compared to the urban area by 2010.

Abstract The land use change was analyzed based on the effect of the urban growth of Villahermosa city, Tabasco, on arboreal vegetation and aquatic ecosystems. A multitemporal analysis was carried out using the Land Change Modeler for Ecological Sustainability and the CrossTab module of IDRISI Selva® software and change rates were calculated. According to the results, for almost three decades (1984-2008), a total of 4,008 ha of land occupied by arboreal vegetation and 289 ha of wetland were lost, due to the accelerated growth of grasslands and urban areas. Stochastic transition models (Markov chains and cellular automata) projected a loss of 1,171 ha of arboreal vegetation and 247 ha of wetland between 2008 and 2030. This trend is likely to be sustained by the relentless growth of grassland and urban area.

Resumen El cambio de uso del suelo de la ciudad de Villahermosa, Tabasco, se analizó con base en el efecto provocado por el crecimiento urbano sobre la vegetación arbórea y los ecosistemas acuáticos. Se hizo un análisis multitemporal mediante el modelador de cambio de uso del suelo (Land Change Modeler for Ecological Sustainability) y el módulo CrossTab del software IDRISI Selva® y se calcularon tasas de cambio. De acuerdo con los resultados, durante casi tres décadas (1984-2008) se perdieron 4,008 ha de suelo ocupado por vegetación arbórea y 289 ha de humedales, debido al crecimiento acelerado de los pastizales y la zona urbana. Mediante modelos de transición estocástica (cadenas de Markov y autómatas celulares) se proyectó una pérdida de 1,171 ha de vegetación arbórea y 247 ha de humedales entre el periodo 2008 y 2030. Es probable que esta tendencia se mantenga por el incesante crecimiento del pastizal y la zona urbana.

Abstract The excessive periurbanization of the city of Villahermosa, located in the lower basin of the Grijalva River, has impacts do the natural system since the last 40 years. To analyze the spatial dynamics of Villahermosa and its effects and alternatives, were constructed probability matrices and scenarios of change in land use by the modeler changes ground (MCT), chains of Markov and cellular automata. During 1984 and 2008, the MCT showed the increase in urban areas use (4 458 ha) and grassland (11 239 ha), which induced the decrease tree vegetation (1 893 ha) and wetlands (2 244 ha). The projections to 2020, 2030 and 2040 carried out with Markov and CA-Markov predicted continuation, both d increasing the area of urban use (6 058, 6 137 and 6 824 ha) and grassland (10 971, 10 922 and 10 705 ha), and the decrease of hedges tree vegetation (756, 722 andy 444 ha) and wetlands (1 965, 1 997 and 1 888 ha). This change of projections and land use in Villahermosa show the virtual disappearance of wetlands and tree vegetation, which highlights the need to create land reserves as stated in the program of ecological management.

Resumen La periurbanización desmedida de Villahermosa, localizada en la cuenca baja del río Grijalva, ha impactado al sistema natural desde hace 40 años. Para analizar la dinámica espacial de Villahermosa, así como sus efectos y alternativas, se construyeron matrices de probabilidad y escenarios de cambio de uso de suelo mediante el modelador de cambios en el terreno (MCT), las cadenas de Markov y los autómatas celulares. Durante 1984 y 2008, el MCT demostró el incremento de las áreas de uso urbano (4 458 ha) y pastizal (11 239 ha), lo que indujo la disminución de la vegetación arbórea (1 893 ha) y humedales (2 244 ha). Las proyecciones a 2020, 2030 y 2040 efectuadas con Markov y CA-Markov predijeron la continuidad, tanto el aumento del área urbano (6 058, 6 137 y 6 824 ha) y pastizal (10 971, 10 922 y 10 705 ha), como la dismunición de coberturas de vegetación arbórea (756, 722 y 444 ha) y humedales (1 965, 1 997 y 1 888 ha). Estas proyecciones de cambio de uso del suelo en Villahermosa muestran la desaparición de la vegetación arbórea y humedales, que resalta la necesidad de crear las reservas territoriales como lo señala el programa de ordenamiento ecológico.

A scenario of land use was projected in the basin of river Metztitlan to 2025 using Markov chains-cellular automata. A generated map for 2007 Lands at 5 and Lands at 7 images and SPOT5 and 6 images for 2013 was applied. The irrigation agriculture, the unwatered agriculture and the forest will experience adecrease insurface. The uses of urban land, scrub and eroded scrub show a surface increase. The odds of permanence show that urban use poses no threat to the forest with 1,7%. A positive rate of deforestation for woody surface (1,42%) was recorded. For further modeling it is highly recommended to consider socioeconomic and biophysical variables to explain in more detail the processes that could either limit or enhance land use change.

Se proyectó un escenario de uso del suelo en la cuenca del río Metztitlán al 2025 utilizando cadenas de Markov-autómatas celulares. Se utilizó un mapa generado para 2007 con imágenes Landsat 5 y Landsat 7 e imágenes SPOT 5 y 6 para 2013. La agricultura de temporal, la agricultura de riego y el bosque experimentarán un decremento en superficie. Los usos de suelo urbano, matorral, y matorral erosionado muestran un incremento en superficie. Las probabilidades de permanencia muestran que el uso urbano no representa una amenaza para el bosque con 1,7 %. Se registró una tasa positiva de deforestación para la superficie leñosa (1,42 %). Se recomienda que en futuras modelaciones se consideren variables de tipo socioeconómico y biofísico que puedan explicar con mayor detalle los procesos que limitan o favorecen el cambio de uso de suelo.

The fulfillment of the Zipfs law is widely recognized in urban economics literature. Indeed, its coefficient is used as a measure of spatial concentration of a population. Whereas the concentration excess has problems associated with social welfare due to the existence of regional disparities and the congestion in some cities, the dispersion does not take advantage of, for example, the benefits of reducing costs of production generated by economies of scale. Several studies have been performed in order to give an explanation to the fulfillment of Zipfs law, where the top-down models, that force the fulfillment of Zipfs law, have dominated the literature. Some proposals have attempted to explain the fulfillment of Zipf using cellular automata. These bottom-up proposals generate the distribution and sizes of cities in an emergent way. However, these models are not flexible and extensible, therefore, these proposals cannot be adapted to different geographical areas. This paper proposes an initial implementation of a flexible and extensible model based on cellular automata, called CityCA, which tries to explain the Zipf coefficient. CityCA was evaluated and adapted to a real scenario, Chile. The simulation results were as expected, since they show that the ratio is closer to Zipf over-concentration than the dispersion, as in reality. With this model and implementation, urban economists do not require advanced programming knowledge, since CityCA already integrates specific knowledge.

El cumplimiento de la ley de Zipf es ampliamente reconocido en la literatura de economía urbana, al punto de utilizar su coeficiente como medida de concentración espacial de la población. Mientras el exceso de concentración presenta problemas al bienestar social debido a la existencia de disparidades regionales y congestión de algunas ciudades, la dispersión no aprovecha, por ejemplo, los beneficios en la disminución de los costos de producción producidos por las economías de escalas. Diversos trabajos se han realizado a fin de dar una explicación al cumplimiento a la ley de Zipf, donde los modelos top-down, que fuerzan el cumplimiento de la ley de Zipf, dominan la literaria. Pocos trabajos han intentado explicar el cumplimiento de Zipf usando autómatas celulares. Estas propuestas, llamadas bottom-up, generan de manera emergente la distribución y los tamaños de las ciudades. Sin embargo, estos modelos son poco flexibles y no pueden ser adaptados a distintos sectores geográficos. Este trabajo propone una implementación inicial de un modelo extensible basado en autómatas celulares, llamado CityCA, para intentar explicar el coeficiente de Zipf. Se evaluó y adaptó CityCA a un escenario real, Chile. Los resultados de la simulación son los esperados. Muestra que el coeficiente de Zipf se acerca más a la sobreconcentración que a la dispersión, igual que en la realidad. Con este modelo, los economistas urbanos no requieren conocimientos de programación avanzada, pues este modelo especializado ya contiene el conocimiento. Además, surgen nuevos requerimientos que se incorporarán en un trabajo futuro de CityCA.