Modelización sostenible del emplazamiento de nuevas segundas residencias en el medio rural. El caso de La Vera (Extremadura)

Abstract

Se presenta un método de análisis operacional para apoyar la decisión para la implantación sostenible de segundas residencias rurales en un espacio dedicado al ecoturismo: la comarca de La Vera (Extremadura). En este estudio se emplean procesos jerárquicos analíticos (AHP) y promedios ponderados ordenados (OWA) como técnicas de modelado con múltiples atributos junto a las capacidades que ofrecen los sistemas de información geográfica (SIG). Se analizan seis criterios seleccionados de forma restrictiva y otros doce de forma no restrictiva, basados en todas las características posibles de las políticas de planeamiento existentes junto con dos procedimientos analíticos: encuesta a los residentes locales y grupos de discusión de expertos. A través de operadores del OWA con valor constante del orness y máxima entropía, los lugares óptimos para la localización de las segundas residencias rurales se representan en el área de estudio para evaluar las implicaciones ambientales actuales y predecir las mejoras futuras.

This paper presents an operational analysis method to support siting decisions for sustainable rural second homes in an ecotourism site, La Vera (Extremadura). In this study, the analytical hierarchy process (AHP) and ordered weighted averaging (OWA) approach of multi-attribute modeling are used in combination with geographic information system (GIS) capabilities. Accordingly, this work explores six exclusionary and twelve non-exclusionary criteria selected based on all possible characteristics of the existing planning policies together with two analytical procedures. Local residents’ field survey and experts’ group discussion are conducted to reach a consensus criteria weight and particularly to demonstrate their attitude. Then, with the aid of OWA operators with constant value of orness and maximum entropy, the optimal sites for a rural second home are represented in the study area to evaluate the present environment and to predict future improvements.