5.2.4 Usos de la metodolog�a del Proceso de An�lisis Jer�rquico para la toma de decisiones en el entorno de los Sistemas de Informaci�n Geogr�fica.

Olivas (2006), para definir la aptitud de �reas para el establecimiento de plantaciones forestales, evalu� tres t�cnicas de modelaci�n cartogr�fica multicriterio: �lgebra booleana, AHP y AHP�l�gica difusa.

La Figura 14 muestra la jerarquizaci�n general realizada como parte del planteamiento del problema para la identificaci�n de �reas aptas para el establecimiento de plantaciones forestales reportada por Olivas (2006). En la Figura 14 PP es la precipitaci�n, T. MIN es la temperatura m�nima, T.MAX es temperatura m�xima, pH es la reacci�n del suelo, PROF es la profundidad del suelo, TEX es la textura del suelo, ALT es altitud y PEND es la pendiente del terreno.

Una vez construido el modelo jer�rquico, se realizan comparaciones en pares entre dichos elementos (criterios, subcriterios y alternativas) en una matriz de comparaci�n y se atribuyen valores num�ricos (pesos) a las preferencias se�aladas por las personas involucradas (expertos), entregando una s�ntesis de las mismas mediante la agregaci�n de esos juicios parciales.

En el Cuadro 7 se muestra la matriz de comparaci�n pareada con los valores para estandarizar el subcriterio precipitaci�n en el an�lisis de la aptitud para Pinus durangensis (Olivas, 2006).

Olivas (2006), concluye que para efectos de planificaci�n, se deben considerar los resultados con aptitud alta y media, que fueron obtenidos mediante el AHP, debido a que esta t�cnica es m�s selectiva en la definici�n de las �reas con aptitud alta, con relaci�n a las otras t�cnicas implementadas. Posteriormente, se pueden considerar los resultados obtenidos mediante AHP�L�gica difusa y finalmente los de �lgebra booleana.

Ceballos (2002), aplic� la EMC en un ambiente de SIG, para identificar la importancia de cada uno de los criterios en el rendimiento de los cultivos y la t�cnica de funci�n de membres�a en la l�gica difusa (fuzzy), para estandarizar los mapas factor e identificar �reas aptas para cultivos en el DDR 04 Toluca, M�xico, considerando variables relevantes de clima, suelo y relieve y los cultivos ma�z, papa, avena, haba, amaranto y nopal.

En el Cuadro 8 se muestran los criterios y los pesos asignados en la comparaci�n pareada a partir de datos reportados por Ceballos (2002) en ma�z.

En el Cuadro 9 se muestra el c�lculo del vector de prioridades para ma�z (a partir de datos reportados por Ceballos, 2002). Obs�rvese los valores relativos altos para la temperatura m�nima, el �ndice P/E y la textura del suelo.

En el Cuadro 10 se muestra el c�lculo del �ndice de consistencia, a partir de los datos reportados por Ceballos (2002) para la matriz de comparaci�n de ma�z.

Como se observa en el Cuadro 10, m�s que el �ndice de consistencia, lo que mide o eval�a la consistencia en los juicios de comparaci�n es la raz�n de consistencia (CR), la cual resulta de:

CR = IC/IR.

En este ejemplo el �ndice de consistencia es menor que 0.10, e indica que los pesos asignados a los criterios son consistentes. As�, el AHP permite llevar a cabo el an�lisis de sensibilidad, para interpretar los cambios que podr�an surgir respecto a las preferencias (Toskano, 2005). Dado que en el ejemplo anterior el �ndice de consistencia fue menor que 0.10, no es necesario hacer ning�n cambio en los pesos asignados.

En la investigaci�n de Ceballos (2002), de acuerdo con el vector de prioridades, el factor m�s importante para la producci�n de ma�z en la regi�n del DDR 004 de Toluca, M�xico, seg�n la metodolog�a del AHP, es la temperatura m�nima (5.8 �C) con 39.5% de la importancia relativa, le sigue el �ndice P/E con 23.0% de la importancia y luego la textura del suelo con 13.8%.