Complejidad, entropía y autoorganización de sistemas urbanos / regionales

Esto nos lleva a darnos cuenta de que la interacción entre las fuerzas entrópicas y antientrópicas dentro de los sistemas urbanos y regionales puede generar una complejidad que subyace en el surgimiento de patrones estructurales de orden superior a través de la autoorganización, ya que los puntos de bifurcación se encuentran dentro de la dinámica no lineal de los sistemas que conducen a transformaciones estructurales morfogenéticas (Rosser Jr., 1990, 1991; Krugman,1996; Portugali,1999). Esto puede verse observando cómo operan estos sistemas desde la perspectiva de la complejidad dinámica, qué día (1994) definido como sistemas que no convergen endógenamente en un estado estacionario o crecimiento exponencial. Se sabe que tal complejidad toma cuatro formas: cibernética, teoría de catástrofes, teoría del caos y complejidad basada en agentes (Rosser Jr.,1999). Se puede ver que todas estas formas han operado dentro de los sistemas urbanos y regionales.

El modelo más importante de dinámica urbana basado en una cibernética se debió a Forrester (1961) en su Urban Dynamics , aunque etiquetó su enfoque como parte de la teoría de la dinámica de sistemas . Esto implicó un conjunto de ecuaciones en diferencias no lineales con interconexiones complicadas entre sí que implican efectos de retroalimentación positivos y negativos. Cuando se simuló, exhibió roturas estructurales y cambios repentinos en ciertos puntos, con el sistema demasiado complicado para descubrirlos mediante análisis, en lugar de requerir simulación.

Mucho más difundidos han sido los estudios de cambios estructurales en sistemas espaciales urbanos y regionales y más generales utilizando la teoría de catástrofes. Amson1974) inició el uso de la teoría de la catástrofe en tales sistemas, examinando los determinantes de la renta y la “opulencia” (atractivo) de la densidad urbana utilizando un modelo de catástrofe de cúspide. Mees1975) modeló el renacimiento de las ciudades en la Europa medieval como una catástrofe de mariposas. Wilson (1976) modeló la elección modal de transporte como una catástrofe doble, y basándose en el modelo minorista entrópico, Poston y Wilson (1977) lo hizo por el tamaño del centro comercial. 9 Isard (1977) inició el estudio de los efectos de la aglomeración provocando el surgimiento repentino de ciudades en modelos que equilibran las áreas urbanas y rurales utilizando la catástrofe de la cúspide, con Casetti (1980) y Dendrinos (1980) siguiente. Dendrinos (1978, 1979) utilizaron modelos de catástrofes de orden superior para estudiar la dinámica industrial-residencial y la formación de barrios marginales en las ciudades. Puu (1979, 1981) lo hizo también para estudiar los cambios estructurales en los patrones comerciales regionales. Nijkamp y Reggiani (1988) mostró cómo un modelo de control óptimo de interacción espacial dinámica no lineal puede generar una interpretación teórica de catástrofes.

La aplicación de la teoría del caos al estudio de dinámicas urbanas y regionales complejas fue iniciada por Beaumont, Clarke y Wilson (1981) para la dinámica residencial y comercial intraurbana, de nuevo basándose en el modelo intraurbano entrópico. Blanco (1985) combinó este modelo con ideas de sinergética (Haken, 1983) 10 para mostrar la autoorganización que surge de fluctuaciones caóticas cerca de puntos de bifurcación. Una serie de artículos y libros enfatizaron la migración interregional o la dinámica de la población más general (Rogerson,1985; Day et al.1987; Dendrinos,mil novecientos ochenta y dos; Dendrinos y Sonis,1990). Otra área de estudio fue la dinámica caótica en los modelos de ciclo económico interregional (Puu,1989, 1990). También se han realizado estudios de dinámicas caóticas en versiones extendidas de los nuevos modelos de geografía económica centro-periferia basados ​​en la competencia monopolística (Currie y Kubin,2006; Commendatore y col.2007).

Finalmente, resulta que el inicio mismo de los modelos de complejidad basados ​​en agentes surgió de los esfuerzos por modelar el surgimiento de la segregación racial en las ciudades por Schelling (1971, 1978). Estos cambios se pueden medir mediante métodos entrópicos. Curiosamente, Schelling no usó modelos analíticos ni simulación por computadora, sino que jugó un juego en un tablero Go de 19 por 19 con piedras blancas y negras, simplemente asumiendo pequeñas diferencias locales en los deseos de vivir al lado de personas como una o no. Un comienzo de integración de alta entropía termina con la aparición de un patrón segregado de baja entropía. El modelo de Schelling se ha estudiado desde entonces en muchas variaciones y contextos y se ha encontrado que es muy robusto. Zhang (2004) lo consideró como un juego evolutivo sobre un toro de celosía, mientras que Fagiolo et al. (2007) como modelo de red. Dichos modelos tienen una similitud con los modelos cibernéticos, excepto que se basan más claramente en generar una autoorganización de orden superior que surge de agentes de bajo nivel que interactúan entre sí de acuerdo con efectos estrictamente locales, un enfoque de complejidad fundamental.