Riesgo para la salud asociado a la vivienda y su entorno. Propuesta metodológica para su evaluación
DOI:
https://doi.org/10.20868/ciur.2022.142.4888Keywords:
Regeneración urbana, Vivienda y salud, Análisis multicriterio, Sistemas de información geográfica, Evaluación de la vulnerabilidadAbstract
Resumen
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) las condiciones morfológicas, materiales y de contexto de los edificios residenciales pueden exponer a las personas a distintos riesgos para la salud, tanto físicos como mentales. Dicho riesgo depende de factores de muy diversa índole (socioeconómica, sociocultural, ambiental, etc.). Es un fenómeno multifactorial y multicausal, donde los aspectos arquitectónicos y urbanísticos son una variable importante de un sistema complejo. Los retos a los que se enfrentan las estrategias de rehabilitación residencial deberían adaptarse para dar respuesta a las deficiencias de los distintos ámbitos. En este contexto, se ha desarrollado un método para evaluar la vulnerabilidad residencial en función al riesgo para la salud de las personas. Se trata de una primera propuesta para incorporar aspectos como la iluminación y la ventilación natural o la espacialidad o flexibilidad de las viviendas en los métodos de evaluación del parque edificado. Pretende provocar una reflexión acerca de la diversidad existente en las necesidades, en contraposición a la uniformidad de las estrategias de rehabilitación impulsadas por la Administración Pública en esta última década. A su vez, posibilita entender la estructuración del parque residencial a nivel urbano e interrelacionar aspectos tipo morfológicos y socioeconómicos e indagar en las dinámicas de vulnerabilidad urbana. El análisis se ha realizado en cuatro tipos de vulnerabilidad (espacial, ambiental, energético y socioeconómico) a través de 24 indicadores recogidos en un modelo SIG basado en la lógica difusa y la evaluación multicriterio. Se ha utilizado como base la información cartográfica y alfanumérica del catastro. La escala de trabajo y de análisis es municipal siendo la unidad de desagregación el portal. El método se ha implementado en un caso de estudio, el término municipal de Donostia-San Sebastián, aunque es exportable y adaptable a otros contextos. La propuesta metodológica desarrollada posibilita tener una visión holística del parque y comparar las afecciones en distintas áreas de estudio. Dicha información es la base para diseñar adecuadamente las intervenciones para cada contexto o tipología y definir una estrategia de escala municipal.
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References
Al horr, Y., Arif, M., Katafygiotou, M., Mazroei, A., Kaushik, A., & Elsarrag, E. (2016). Impact of indoor environmental quality on occupant well-being and comfort: A review of the literature. International Journal of Sustainable Built Environment, 5 (1), 1–11. https://doi.org/10.1016/J.IJSBE.2016.03.006
Alonso, A., Calama-González, C. M., Suárez, R., León-Rodríguez, Á. L., & Hernández-Valencia, M. (2022). Improving comfort conditions as an energy upgrade tool for housing stock: Analysis of a house prototype. Energy for Sustainable Development, 66, 209–221. https://doi.org/10.1016/J.ESD.2021.12.009
Aryal, A., & Becerik-Gerber, B. (2020). Thermal comfort modeling when personalized comfort systems are in use: Comparison of sensing and learning methods. Building and Environment, 185, 107316. https://doi.org/10.1016/J.BUILDENV.2020.107316
Best, R. (2012). Housing our Ageing Population: Plan for Implementation. , APPG Inquiry Secretary.
Birkmann, J. (2013). Measuring vulnerability to natural hazards. United Nations University.
Bonnefoy, X. (2007). Inadequate housing and health: An overview. International Journal of Environment and Pollution, 30 (3–4), 411–429. https://doi.org/10.1504/IJEP.2007.014819
Bonnefoy, X., Braubach, M., Krapavickaite, D., Ormandy, D., & Zurlyte, I. (2003). Housing conditions and self-reported health status: A study in panel block buildings in three cities of Eastern Europe. Journal of Housing and the Built Environment, 18, 329–352.
Braubach, M., Jacobs, D. E., & Ormandy, D. (2011). Environmental burden of disease associated with inadequate housing: A method guide to the quantification of health effects of selected housing risks in the WHO European Region. World Health Organization.
Calvillo Cortés, A. (2010). Luz y Emociones: Estudio sobre La Influencia de la Iluminación Urbana en las Emociones; tomando como base el Diseño Emocional. Universidad Politécnica de Cataluña.
Cruz, R. B. C. da, Marins, K. R. de C., & Kurokawa, F. A. (2021). Multicriteria methodological-rational model to evaluated urban areas: A case study of the São Paulo City/Brazil. Sustainable Cities and Society, 67. https://doi.org/10.1016/J.SCS.2021.102718
De Smith, M. J., Goodchild, M. F., & Longley, P. A. (2007). Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools (2nd ed.). Troubador Publishing Ltd.
Doi, K., Kii, M., & Nakanishi, H. (2008). An Integrated Evaluation Method of Accessibility, Quality of Life, and Social Interaction: Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 35 (6), 1098–1116. https://doi.org/10.1068/B3315T
Dovjak, M., & Kukec, A. (2019). Creating Healthy and Sustainable Buildings. An Assessment of Health Risk Factors. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19412-3
Emmitt, S. (2022). Building health and wellbeing. Building Research & Information, 50 (1–2), 1–5. https://doi.org/10.1080/09613218.2021.2015273
Fariña J., Higueras E., & Román E. (2019). Ciudad Urbanismo y Salud. Documento Técnico de criterios generales sobre parámetros de diseño urbano para alcanzar los objetivos de una ciudad saludable con especial énfasis en el envejecimiento activo.
Fekete, A. (2012). Spatial disaster vulnerability and risk assessments: Challenges in their quality and acceptance. Natural Hazards, 61 (3), 1161–1178. https://doi.org/10.1007/S11069-011-9973-7/FIGURES/1
Gilberto Jiménez-García, W., Manzano-Chávez, L., & Bellalta, A. M. (2020). Medición de la vulnerabilidad social: propuesta de un índice para el estudio de barrios vulnerables a la violencia en América Latina*. https://doi.org/10.5565/rev/papers.2850
Gómez, M., & Barredo Cano, J. I. (2005). Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio (II). Ra-Ma.
Herrero, S. T. (2017). Energy poverty indicators: A critical review of methods. Indoor and Built Environment, 26(7), 1018–1031. https://doi.org/10.1177/1420326X17718054
Jiang, H., & Eastman, J. R. (2010). Application of fuzzy measures in multi-criteria evaluation in GIS. Http://Dx.Doi.Org/10.1080/136588100240903, 14 (2), 173–184. https://doi.org/10.1080/136588100240903
Lowe, R., Chiu, L. F., & Oreszczyn, T. (2017). Socio-technical case study method in building performance evaluation. Building Research & Information, 46 (5), 469–484. https://doi.org/10.1080/09613218.2017.1361275
Morgan, B. (1984). Social Geography, Spatial Structure and Social Structure . King’s College London, 301–310.
Ochoa-Ramírez, J. A., & Guzmán-Ramírez, A. (2020). La vulnerabilidad urbana y su caracterización socio-espacial. Legado de Arquitectura y Diseño, 15 (27). https://doi.org/10.36677/LEGADO.V15I27.13288
Organización Mundial de la Salud. (2018). Directrices de la OMS sobre vivienda y salud: resumen de orientación.
Ortiz, J., & Salom, J. (2016). Estimación del efecto de la rehabilitación energética en la salud de las personas. Eficiencia Energética: Sistemas, Edificios y Comunidades.
Pedersen, E., Borell, J., Li, Y., & Stålne, K. (2021). Good indoor environmental quality (IEQ) and high energy efficiency in multifamily dwellings: How do tenants view the conditions needed to achieve both? Building and Environment, 191, 107581. https://doi.org/10.1016/J.BUILDENV.2020.107581
Perez-Bezos, S., Grijalba, O., & Irulegi, O. (2020). Proposal for Prioritizing the Retrofitting of Residential Buildings in Energy Poverty Circumstances. Environmental and Climate Technologies, 24 (3), 66–79. https://doi.org/10.2478/RTUECT-2020-0086
Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9 (3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8
San Miguel-Bellod, J., González-Martínez, P., & Sánchez-Ostiz, A. (2018). The relationship between poverty and indoor temperatures in winter: Determinants of cold homes in social housing contexts from the 40s–80s in Northern Spain. Energy and Buildings, 173, 428–442. https://doi.org/10.1016/J.ENBUILD.2018.05.022
Spielman, S. E., Tuccillo, J., Folch, D. C., Schweikert, A., Davies, R., Wood, N., & Tate, E. (2020). Evaluating social vulnerability indicators: criteria and their application to the Social Vulnerability Index. Natural Hazards, 100 (1), 417–436. https://doi.org/10.1007/S11069-019-03820-Z/FIGURES/2
UN-Habitat. (2021). Cities and Pandemics: Towards a More Just, Green and Healthy Future.
WHO Regional Office for Europe. (2005). Experts consultation on methods of quantifying burden of disease related to environmental noise.
Wilches-Chaux, G. (1989). Desastres, ecologismo y formación profesional. Popayán: Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA).
World Health Organization. Department of Housing and Urban Development, France. Ministère des affaires sociales et de la santé & United States. Environmental Protection Agency. (2018). WHO Housing and health guidelines. Recommendations to Promote Healthy Housing for a Sustainable and Equitable Future, 149.
