Como sucede en otros ámbitos, la información, en general, y la geográfica, en particular, es determinante para apoyar la toma de decisiones relacionada con la gestión y planificación de la ciudad. Más determinante si cabe en el escenario de la globalización, en un mundo cada vez más interconectado, en la era de la información y las telecomunicaciones.

Las ciudades actuales, complejas en sus procesos y dinámicas (Oliveira y Souza, 2020), tienen problemas igualmente diversos y complejos que requieren ser afrontados desde nuevos enfoques de planificación (integral, más informada, participativa, etc.), con lo que, además, poder enfrentar los retos que surgen ante el nuevo escenario social, económico, tecnológico y de crisis ambiental del mundo actual.

La disponibilidad y acceso abierto a la información es, según Oliveira y Souza (2020), requisito en el proceso de consolidación del paradigma de la smart city en el que, a su vez, la geo información, y especialmente la información catastral, es para estos autores un valioso recurso en la denominada gobernanza inteligente. De igual forma, Suárez (2018) considera que el Catastro está aquí llamado a tener un papel destacado porque, entre otros aspectos, su información puede ser de gran utilidad a la hora de valorar, por parte de la administración y/o diferentes operadores privados, la capacidad de inmuebles y propietarios para el establecimiento y recepción de servicios tecnológicos, otra de las características definitorias de la smart city.

En la mayoría de los países, como sucede en España, el Catastro aún tiene una finalidad fundamentalmente fiscal (Rello, 2017). Es un inventario de bienes inmuebles del territorio, base de un complejo sistema de control y tributación de la propiedad, cuya unidad básica de gestión es la parcela (Santos, 2015b). No obstante, la cartografía catastral y la información temática complementaria pueden constituir también una fuente de información de gran utilidad para conocer el territorio y dimensionar de forma precisa sus recursos, a la vez que pueden llegar a ser fundamentales para la toma de decisiones eficientes en los procesos de planificación y gestión de este (Mora-García y Marti-Ciriquian, 2015; Pérez y Restrepo, 2018).

Efectivamente, cada vez son más las aplicaciones de la información catastral en el ámbito urbanístico, territorial y ambiental, en planificación y ordenación del territorio (Vallejo y Ramírez, 2019), también en la planificación de infraestructuras, de equipamientos públicos (suministro de agua, alcantarillado, recogida de residuos, entre otros); en geomarketing; en gestión agrícola, forestal y medioambiental, etc. (Padilla y Bosque, 2014; Parra, 2015; Rosero, 2016). Así, por ejemplo, Vejre et al. (2015) analizan cómo la estructura y fragmentación de la propiedad catastral pueden obstaculizar la prestación de servicios ecosistémicos de los paisajes y espacios protegidos en Dinamarca y, de igual forma, condicionar la adecuada gestión de estos.

Especialmente en el ámbito urbano, el empleo de la información catastral también se va generalizando, a pesar de las dificultades técnicas que en muchas ocasiones plantea su explotación (Velastegui et al., 2020). La información más precisa y de mayor detalle que proporciona el Catastro beneficia al planeamiento urbano, permite delimitar con mayor precisión límites de los inmuebles, identificar, localizar de forma más precisa, planificar y asignar de modo más eficaz y eficiente equipamientos y servicios públicos (Kumar, Rahman y Buyuksalih, 2017; Toschi et al., 2017; Ying, Guo, Li, Van Oosterom y Stoter, 2014).

Tienen ya tradición las investigaciones relacionadas con el análisis de la morfología urbana, a partir de la observación de dimensiones y formas del plano urbano, de las parcelas o de las edificaciones, etc., que recoge la cartografía del Catastro (Azcárate et al., 2015; Braulio-Gonzalo, Ruá y Bovea, 2020; Cocero et al., 2014; García-Martín, 2015; Mora-García, Céspedes-López, Pérez-Sánchez y Pérez-Sánchez, 2015; Temes y Moya, 2016; Vilagrasa, 2007). García-Martín (2013, p. 1214), a partir de la “descripción minuciosamente detallada de los volúmenes construidos” que ofrece la cartografía catastral, propone una metodología para delimitar y caracterizar la periferia de ciudades medias españolas, indagando en las posibles relaciones de estas variables espaciales con las actividades y condiciones de vida urbana. El método se fundamenta en la generación de indicadores de compacidad y densidad en los que relaciona, por ejemplo, espacio construido vs. no construido, suelo construido vs. área total o el promedio de alturas de la edificación del área de estudio.

Por su parte, Sapena y Ruíz (2015) presentan una herramienta para el cálculo de índices de fragmentación urbana, relacionados con el tamaño, morfología, distribución espacial, diversidad/uniformidad, etc. de los usos del suelo, a diferentes niveles de agregación. La generación de estos indicadores se puede nutrir, entre otras, de la cartografía vectorial del Catastro y resulta de gran interés para cuantificar el grado de dispersión, la distribución y evolución de los usos del suelo en la ciudad.

En la misma línea, Kilić, Jajac, Rogulj y Mastelić-Ivić (2019) proponen una metodología para evaluar la fragmentación urbana de cara a su utilización como uno de los criterios espacio-funcionales a considerar en planificación de futuros desarrollos o renovaciones urbanas. En esta metodología, combinación de técnicas cuantitativas para evaluar las diferentes alternativas (parcelas catastrales, espacios verdes, infraestructuras, etc.) y técnicas participativas basadas en conocimiento experto para definir las ponderaciones de los criterios, la cartografía catastral vuelve a ser básica para su implementación y, consideran los autores, para que su contribución sea relevante en apoyo a la toma de decisiones.

No obstante, es sobre todo la información alfanumérica asociada a la parcela y/o a sus construcciones la que abre más opciones de análisis, relacionando datos sobre superficie, usos de suelo, número de plantas, año de construcción, etc. Esta información es fundamental en los estudios de estructura urbana, a partir de localización/distribución de usos del suelo o tipologías edificatorias (Romero, Garmendia y de Ureña, 2014; Santos, 2015a; Santos, 2015c), o en la interpretación de la evolución y desarrollo de la ciudad a lo largo del tiempo (Escudero, 2018; Santos, Azcárate, Cocero, Muguruza y García, 2012).

Se han desarrollado también procedimientos para añadir a la información catastral datos externos (demográficos o socioeconómicos) referidos a divisiones de carácter administrativo. Los denominados análisis de desagregación ajustan estos datos al mayor nivel de desagregación posible, permitiendo obtener una imagen más precisa, por ejemplo, del reparto de la población en las zonas con usos residenciales (Pérez, Ojeda y Francoso, 2014; Pérez-Alcántara, Cuevas, Francoso y Ojeda, 2016; Santos, 2015a). Santos (2015b) utiliza la parcela catastral residencial para trasladar la población desde secciones censales, salvando la dificultad que supone la ausencia en el Catastro de información directa sobre usos del suelo. Mora-García y Marti-Ciriquian (2015) dan un paso más y proponen un método dasimétrico de desagregación a escala de edificio, repartiendo proporcionalmente el total de población de cada sección censal en función del número de viviendas y de la superficie construida de uso residencial de los edificios.

De igual forma, este tipo de información es la base para generar muchos de los indicadores urbanos que, de acuerdo con las agendas internacionales o nacionales (Agenda 2030, United Nations, UN, 2020; Nueva Agenda Urbana de Naciones Unidas-Habitat III, United Nations, UN, 2017; Agenda Urbana de la Unión Europea, European Commission, EC, 2019; Agenda Urbana Española, Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana, MTMAU, 2019, entre otras), se han venido proponiendo por diferentes organismos para evaluar la sostenibilidad del desarrollo urbano (Observatorio de la Sostenibilidad de España, OSE, 2008; Agencia de Ecología Urbana de Barcelona, 2010, Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, MITECO, 2010).

Indicadores como la eficiencia energética, en este caso a nivel de edificio, son tratados por Martín-Consuegra, de Frutos, Oteiza, y Hernández (2018) en otras muchas de las posibles aplicaciones urbanas de la información catastral. Estos autores proponen el Method for Evaluating Energy Losses (MEPEC, en español), que también explota la información catastral para parametrizar las características de la morfología urbana que afectan al rendimiento energético de los edificios en un sector de la ciudad de Madrid; el objetivo es apoyar estrategias de rehabilitación de edificios ineficientes en la ciudad siguiendo las disposiciones y directivas europeas.

No obstante, a pesar de su gran aplicabilidad en la investigación de procesos territoriales y dinámicas urbanas diversas, la utilización de la información catastral, al menos en el caso español, sigue presentando ciertas limitaciones para cualquier analista, incluso se podría decir que para usuarios avanzados en sistemas de Gestión de Bases de Datos y/o SIG. En muchas ocasiones, su uso se ve limitado por la exigencia de tener conocimiento, más o menos avanzado, de su estructura, del contenido y del modelo de datos utilizados, de las características específicas de las tablas alfanuméricas o de las relaciones entre ellas y la información gráfica, etc.; la información catastral se representa con varias geometrías (parcela, subparcela y construcción/edificación, entre otras) que tienen rígidas relaciones espaciales de inclusión y, en cuanto a atributos temáticos, heredan propiedades jerárquicamente. Si bien la unidad de referencia (o de análisis, en este caso) es la parcela, muchas de los atributos o características a analizar se relacionan con construcciones o edificaciones existentes en ella, lo que exige tener que tratar con información a diferentes niveles y considerando las diversas relaciones, de cierta complejidad, existentes entre ellos.

En todo caso, recurrir a esta información sigue suponiendo tiempo y esfuerzo en su tratamiento y adaptación previas, antes de ser aplicada o utilizada para otros fines. Aunque se pueden identificar diversas experiencias metodológicas y/o instrumentales en este sentido, destinadas a facilitar el acceso y manejo de la información catastral (Coll, Martínez-Llario, Femenia-Ribera y Mora-Navarro, 2010; Femenia, Mora, Coll y Martínez-Llario, 2010; Sánchez, Cebrián y Garcia-Gonzalez, 2021), se hace necesario, por tanto, disponer de técnicas y metodologías específicas que permitan una explotación más ágil y eficiente del contenido del Catastro.

El presente trabajo se fundamenta en esta necesidad y su objetivo es presentar un procedimiento, basado en PostgreSQL-PostGIS, que facilite la identificación de usos del suelo predominantes en la parcela catastral, así como la agregación de esa información a entidades espaciales mayores, una forma más de añadir valor a la información catastral en su aplicación a estudios y análisis urbanos sobre distribución y/o especialización espacial de usos en los diferentes sectores de la ciudad.

Después de esta introducción, en el epígrafe 2 se presentan los datos de partida utilizados para probar la metodología propuesta, que se detalla en el epígrafe 3, presentando en el 4 los resultados de su aplicación al caso de los usos del suelo en Alcalá de Henares. El epígrafe 5, finalmente, muestra la discusión y conclusiones del trabajo.

La Dirección General de Catastro es el organismo encargado en nuestro país de la gestión y mantenimiento del Catastro, registro administrativo que describe las características físicas, económicas y jurídicas de bienes inmuebles rústicos y urbanos (Portal de la Dirección General del Catastro, DGC, s.f.). Desde su Sede Electrónica y mediante identificación a través de certificado digital, se puede acceder y descargar cartografía e información alfanumérica catastral, en formato shapefile y CAT, respectivamente, para cualquier municipio del país.

Esta ha sido la fuente de información y los datos empleados en la investigación (Fig. 1). Aunque se podría haber optado por cualquier otro software que permitiera conectar bases de datos y realizar consultas en lenguaje SQL (como QGIS o por librerías específicas de algunos lenguajes de programación más extendidos que tratan información tabulada, por ejemplo, la librería psycopg de Python o RPostgreSQL de R), en esta propuesta la herramienta básica del proceso de trabajo, para relacionar y consultar las diferentes tablas de información alfanumérica de Catastro, ha sido PostgreSQL-PostGIS (© PostgreSQL Development Team). Se trata de un gestor de bases de datos open source ampliamente extendido y que implementa una gran variedad de funcionalidades, permitiendo la realización de scripts o extensiones que facilitan la realización de consultas temáticas y espaciales.

La cartografía vectorial incluye también tablas con información alfanumérica asociada a las diferentes geometrías o unidades espaciales (manzanas, parcelas, edificaciones), pero es información de escasa relevancia. En realidad, son los archivos CAT los que contienen información descriptiva relevante de todos los bienes inmuebles. Se trata de archivos de texto plano ASCII con filas de 1.000 caracteres de longitud (Dirección General del Catastro, DGC, 2011a); cada fila representa un tipo de registro de los elementos que componen la información catastral no protegida. Cada elemento se identifica por los dos primeros dígitos de cada fila (01, 11, 13, 14, 15. 16, 17, 90), que hacen referencia a parcelas, bienes inmuebles, construcciones, cultivos, etc.

A su vez, la información específica de cada elemento está definida por códigos alfanuméricos añadidos a cada fila, cuyo orden (número de carácter por fila) difiere según el tipo de elemento registrado (Dirección General del Catastro, DGC, 2011b). En la Tabla 1 se muestra la información incluida en cada tabla tipo, denominación utilizada por Catastro para los archivos CAT (DGC,2011a; DGC, 2011b), cada uno de los cuales recoge datos parciales de la parcela catastral. Estas tablas tipos son importadas a la base de datos en función del tipo de registro de cada una de las filas del archivo CAT. Dichas tablas están compuestas de columnas en función del número de orden de los distintos códigos alfanuméricos que las componen y son traducidas a una estructura tabular comprensible y sobre las cuales se pueden hacer consultas temáticas y filtrado de datos. En la Figura 2 se muestran las tablas importadas desde el archivo CAT a la base de datos y va nombrada con los tipos de registros que las forman, indicando la codificación de las columnas que las forman.

Tal como se recoge en la Figura 2, en este trabajo se recurrió a la información contenida en las tablas tipo 11, 13, 14 y 15. En la misma figura se señalan las claves con las que se relacionan las tablas, entre sí y con la cartografía vectorial, así como la información relevante de cada una de ellas, la que se agregará a las tablas de atributos de parcelas (PARCELA.shp), manzanas urbanas (MASA.shp) y/o ejes del viario (EJES.shp). La forma en que se relacionan los diferentes tipos de elementos entre sí a través de claves alfanuméricas, un tanto compleja, suele dificultar el manejo combinado de esta información y disuade en muchas ocasiones de su utilización en análisis espaciales.

La tabla tipo 11 recoge información básica de la parcela catastral, entre ella la relativa a la dirección postal principal y es posible asignarle geometría porque se puede relacionar con la capa vectorial de parcelas a través de la referencia catastral. Por su parte, en tipo 13 (de unidad constructiva, edificios o conjunto de edificaciones particularizadas dentro de un edificio) no hay conexión unívoca con la capa vectorial de construcciones, aunque sí recoge información sobre dirección postal (código, tipo y nombre de vía, número planta, etc.) y la referencia catastral de la parcela en la que está ubicada. No siempre coinciden dirección de construcción y dirección de parcela catastral, ya que puede darse el caso de parcelas con unidades constructivas a las que se accede por vías diferentes.

La tabla tipo 14 identifica cada una de las construcciones existentes en un bien inmueble, con su descripción física: superficie, antigüedad, tipología, etc. (DGC, 2011a). Como en el caso anterior (tipo 13), tampoco es posible establecer conexión unívoca con la capa vectorial de construcciones y la información sobre dirección postal es incompleta, sin referencia a la vía (sólo a bloque, escalera, planta y puerta). La asignación de dirección completa a la construcción sólo se podría hacer a través del bien inmueble o unidad constructiva donde se ubica, ya que sí cuenta con información de la parcela, unidad constructiva y bien inmueble en los que se encuentra.

En casos en los que no se tenga información sobre ningún bien inmueble (caso de elementos comunes, como cuerpos de escaleras, pasillos interiores, zonas de mantenimiento de los edificios, etc.), la dirección puede ser asignada a través de la unidad constructiva.

La información sobre bienes inmuebles se recoge en la tabla tipo 15. Sin conexión con la capa vectorial de construcciones, puede ser utilizada, como se ha mencionado, para la asignación de direcciones a construcciones, si no se trata de elementos comunes.

La relación entre todas estas tablas se puede establecer a través de la referencia catastral (31_pc). Los registros de las tablas tipo 13, 14 y 15 tienen una relación 1:n con los de la tabla tipo 11, es decir, una parcela puede tener n unidades constructivas, n bienes inmuebles y n construcciones, pero éstos sólo pueden estar en 1 parcela catastral. Similar relación es la existente entre construcciones (tipo 14) y bienes inmuebles (tipo 15) y unidades constructivas (tipo 13); estos últimos pueden contar con n construcciones, pero éstas sólo pueden estar en 1 bien inmueble o en 1 unidad constructiva.

Algo más compleja es la relación entre bienes inmuebles (tipo 15) y unidades constructivas (tipo 13), una relación n:n (hay bienes inmuebles con más de una unidad constructiva, y viceversa). Para relacionar estos dos tipos de registro hay que hacerlo a través de los registros tipo 14, ya que estos cuentan con identificadores tanto de bienes inmuebles como de unidades constructivas.

Por último, la relación entre los registros de las tablas tipo 13, 14 y 15 con las tablas de atributos asociadas a las capas vectoriales se puede establecer, bien a través de la referencia catastral de parcelas, bien a través de los códigos de vías en las que se localizan construcciones, bienes inmuebles o unidades constructivas.

En este apartado se expone el procedimiento seguido para la explotación de los datos alfanuméricos catastrales y la adición de información sobre usos del suelo a la capa vectorial de parcelas, y su posterior agregación a nivel de manzana urbana y eje viario. Se describen las fases del proceso, que, como se verá en detalle en las siguientes secciones y se ilustra en la Figura 4, consistió en una sucesión de consultas a la componente alfanumérica de los datos utilizando el lenguaje SQL (Structured Query Language), dentro del gestor PostgreSQL-PostGIS. Las respuestas permitieron, finalmente, proponer una clasificación de las parcelas según el uso de suelo predominante, con la que identificar la mayor o menor especialización que, en este aspecto, existe en los diferentes sectores de la ciudad de Alcalá de Henares.

Los principales resultados de la propuesta provienen de la secuencia de consultas a la información alfanumérica del Catastro y la posterior cartografía de algunos de ellos mediante la asignación a las capas vectoriales de parcelas o ejes viarios, en este caso, del municipio de Alcalá de Henares. Como se ha mencionado en apartados anteriores, con objeto de mostrar las posibilidades que ofrece la información catastral y sus aportaciones en estudios urbanos, se presenta una aproximación al análisis de la distribución de los usos del suelo en esta ciudad.

En una primera aproximación a la cartografía (Fig. 10) y como se recoge en la Tabla 3, resulta evidente que, bien en exclusividad bien de forma predominante en parcelas de uso mixto, el residencial domina en el municipio; más del 70% de las parcelas, que representan el 15,4% de la superficie edificada del municipio, están destinadas a usos residenciales. En su mayoría son parcelas de uso exclusivo (cerca del 72% del total las residenciales lo son), y, en menor medida, parcelas donde este uso es el predominante (27,3%) (Fig. 10).

En algunos sectores de los ensanches más recientes de la ciudad (El Ensanche, La Garena y, en menor medida, en Espartales) es posible identificar una mayor presencia de parcelas exclusivamente residenciales. En ellos, siguiendo el modelo imperante en nuestro país durante las últimas décadas, las tipologías edificatorias han sido, principalmente, las agrupaciones de vivienda unifamiliar (en hilera, adosada, aislada, etc.) o de vivienda multifamiliar en bloques de diferentes alturas, con escasa mezcla de usos. También, el mayor tamaño de las parcelas en estos nuevos desarrollos contribuye a dar visibilidad a esta categoría en el conjunto de la ciudad.

Por el contrario, en los primeros desarrollos urbanísticos en torno a la ciudad antigua, los barrios surgidos al amparo del desarrollismo y la industrialización del siglo XX (El Chorrillo, Barrio Venecia, Nueva Alcalá, Barrio del Pilar, Puerta de Madrid, etc.), la mezcla de usos parece más evidente; con menor tamaño de parcelas, las tipologías edificatorias en estos sectores son más diversas, con viviendas multifamiliares en bloque abierto o bloque cerrado en manzana tradicional, con diversidad de alturas, etc., en donde, algunos edificios destinan los bajos a uso, fundamentalmente, comercial.

Al analizar los usos a nivel de manzana también se identifica un predominio del uso residencial (Fig. 9 B); el 56% de ellas se identifica como residenciales, exclusivas o con predomino del residencial, lo que supone un 22,1% de la superficie edificada total en Alcalá de Henares. Lógicamente, como consecuencia del proceso de agregación, las manzanas mixtas predominantemente residenciales son las mayoritarias, cerca del 80% de todas las residenciales, frente al 17% que tiene a este uso como exclusivo (Fig. 11).

Aquí, como también se observaba a nivel de parcelas, es posible apreciar un gran «vacío residencial» en pleno casco antiguo de la ciudad, que incluiría la denominada «manzana cisneriana», origen de la ciudad universitaria. La explicación habría que buscarla en la centralidad del casco histórico en una ciudad como Alcalá de Henares, donde, a parte de la presencia de un abundante patrimonio arquitectónico, se concentran muchas actividades administrativas, representativas, religiosas, culturales. No obstante, son aún varios los sectores, en torno a calles como Mayor, Santiago, Libreros, etc., que mantienen una cierta «especialización» residencial, y ello a pesar de los procesos y dinámicas experimentadas en las últimas décadas. Al igual que ha sucedido en los centros históricos de la mayoría de las ciudades españolas y europeas, el de Alcalá de Henares sufre la despoblación, el envejecimiento de sus residentes, la progresiva terciarización del sector productivo, e incluso, incipientes procesos de gentrificación y/o turistificación.

Según datos del Padrón de Habitantes, a 1 de enero de 2020, en las secciones censales del casco histórico residían aún 7212 personas (INE, 2020), el 20,8% de la población del Distrito I en el que se incluye, pero tan sólo el 0,01% de la población total de Alcalá de Henares. El 20,2% de esos residentes tenía más de 65 años.

En la actualidad, las actividades secundarias en Alcalá de Henares ocupan a un 17,5% de los afiliados a la Seguridad Social (Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid, Iestadis, 2020), y ello a pesar de la progresiva pérdida de peso de la industria en la economía alcalaína.

Cercana y bien comunicada con Madrid, la ciudad comienza a significarse a partir de la década de los años 60 y, sobre todo, de los 70 del siglo pasado como un destacado enclave industrial dentro del área metropolitana madrileña, motivado, en gran medida, por los procesos de descentralización industrial desde la capital. Esta nueva función económica supuso para Alcalá un intenso crecimiento demográfico, unido a un crecimiento urbanístico, y una modificación sustancial de los usos del suelo.

Estos procesos han dejado una impronta en la morfología y estructura urbanas que aún perdura. El 13% del parcelario catastral, el 26% de la superficie edificada, se destina actualmente a usos industriales. Siguiendo los patrones de localización originarios, las parcelas industriales se localizan en polígonos a lo largo de las principales vías de comunicación, sobre todo, el antiguo trazado de la N-II y, más recientemente, la autovía A2 y la M100 (que enlaza la anterior con la autovía A1).

Las parcelas de uso exclusivo tienen un ligero predominio (en torno al 55% del total de las industriales) (Fig. 10). Como se puede apreciar en la cartografía (Fig. 12), son parcelas de menor tamaño (una media de 945 m², frente a los más de 6600 o 9500 de los diferentes tipos de parcelas industriales mixtas), dispersas por los diferentes polígonos y, residualmente, por el casco urbano de la ciudad; algunos polígonos, como el PI del Camarmilla, están conformados mayoritariamente por este tipo de parcelas.

A diferencia de lo detectado por Santos (2015a) en municipios del suroeste metropolitano madrileño, en Alcalá de Henares el uso industrial parece tener una mayor capacidad de mezcla con otros usos. Cerca del 45% de las parcelas industriales son mixtas en las que, en mayor o menor medida, el uso industrial es predominante (764 parcelas en total); más del 38% (650 parcelas) tiene, junto al industrial, el uso comercial y, sobre todo, el uso de oficinas como segundo uso. Se localizan tanto en los polígonos más antiguos (aquellos que se han ido reinventando para adaptarse a las nuevas realidades industriales asociadas a diferentes ciclos económicos habidos en las últimas décadas del siglo XX), como en los espacios industriales surgidos posteriormente en localizaciones periféricas siguiendo los ejes trasversales a la antigua N-II, en muchos casos asociados al postfordismo (entre otros, Azque, carretera de Daganzo, Camporroso, camino de Paracuellos o Parque Científico Tecnológico asociado al campus universitario alcalaíno).

En este caso, la agregación a nivel de manzana no resultaría tan significativa como en el caso del uso residencial. No obstante, el análisis de los datos confirma esa tendencia a la asociación del industrial. Es posible identificar 253 manzanas donde el uso industrial es exclusivo o predominante en su mezcla con otros usos, ocupando más de ocho millones de m²; frente a un 27% de manzanas en las que este uso es exclusivo, el porcentaje de las manzanas mixtas con uso industrial predominante asciende a más del 66% (Fig. 11).

En las últimas décadas, a raíz de su declaración por la UNESCO como ciudad patrimonio de la humanidad (octubre de 1998), Alcalá de Henares se ha consolidado como un importante centro de atracción turística y cultural en este sector de la Comunidad de Madrid. Esto ha supuesto un reforzamiento, en especial, de su sector comercial, hostelero, de restauración, etc., con un evidente aumento del número de establecimientos y de población ocupada en él. Algunos datos delatan la relevancia de estas actividades en la ciudad: más de 3400 empresas dedicadas a comercio y hostelería; en torno al 30% de los afiliados a la Seguridad Social ocupados en la rama de servicios de distribución y hostelería, rama que, con datos provisionales de 2018, por sí sola aportaba el 29,1% del Producto Interior Bruto Municipal; cerca de 3000 plazas hoteleras; etc. (Iestadis, 2020).

La actividad comercial, en general, ha estado históricamente muy vinculada a la vida urbana; ha sido un elemento distintivo de muchas ciudades y también ha actuado, en no pocas ocasiones, como articulador del espacio urbano y componente definidor de su morfología. Los ejes comerciales conformados en el interior de la ciudad o los espacios terciarios periféricos son algunas de las manifestaciones espaciales que este tipo de actividades han ido dejando en el paisaje de nuestras ciudades.

Sin considerar los espacios en torno a las grandes superficies comerciales especializadas que han surgido en las últimas décadas en el borde urbano (La Dehesa-Cuadernillos, La Garena), se pueden identificar dentro de Alcalá de Henares varios ámbitos en los que se localizan calles con ocupación comercial más intensa (Fig. 13). Como se ha comentado, estos niveles vienen determinados a partir del porcentaje de ocupación de uso comercial de construcciones en planta baja, de aquellas con acceso directo desde la calle.

Destacan especialmente espacios que vienen a coincidir, en gran medida, con ejes (y subejes) comerciales tradicionales de la ciudad o con enclaves concretos en los distintos distritos o barrios. Entre los primeros, el Casco Antiguo, calle Mayor y sus aledañas (Carmen Calzado, Cerrajeros, Bedel, Tinte, plaza de los Irlandeses, entre otras) o el eje de la calle Talamanca-calle Ángel; ubicaciones centrales en la trama urbana que, además del comercio, en algunos casos concentran una importante oferta terciaria (bancos, oficinas, instituciones, etc.). La tendencia general ha sido que los comercios de estructura tradicional hayan ido dejando paso en muchas de estas calles del centro histórico a establecimientos de restauración, destinados a atender, sobre todo, la demanda del creciente turismo.

Por otra parte, aparecen destacados diferentes enclaves de elevada ocupación comercial distribuidos por los barrios de la ciudad, tanto en las primeras barriadas de la época desarrollista como en los ensanches más recientes. Suelen coincidir con ámbitos en los que predomina la vivienda multifamiliar, bloques de tipologías diversas, de distintas formas y alturas, que cuentan habitualmente con bajos ocupados por comercios; en ocasiones, calles de reducida longitud, pero en las que se hace un uso intensivo del espacio, como sucede, por ejemplo, en algunas calles del barrio Venecia (río Cañamares, Góndola, Murano), en el sector norte de El Val (calles Coruña, Gil de Andrade, Juan de Cardona) o en el entorno de la avenida Caballería española (calles Arias Montano, Adarga, Lope de Vega, Jovellanos, Juan de Borgoña, Santo Tomás de Villanueva). En otros casos, la presencia de centros o galerías comerciales, supermercados, etc. contribuye a intensificar el carácter comercial de determinadas calles de la ciudad, como sucede en el eje conformado por Ronda Ancha-calle Juan de Austria, en el barrio del Chorrillo (paseo de los Pinos-avenida de Daganzo) o en algún sector de la Vía Complutense (Manuel Azaña-Murillo-Ribera).

Se ha presentado una propuesta metodológica para el tratamiento de la información alfanumérica de Catastro, empleando PostgreSQL-PostGIS, que, a modo de ejemplo, ha sido aplicada al análisis de usos de suelo urbanos en Alcalá de Henares (Comunidad de Madrid).

Pretende ser un procedimiento accesible y replicable con el que favorecer el tratamiento de la información catastral, compleja en estructura, en modelo de datos, en relaciones entre ellos, etc., y utilizando un gestor de bases de datos-GBDD igualmente accesible, muy extendido y de fácil manejo. A pesar de su complejidad, se puede decir que la información catastral en nuestro país está diseñada para ser explotada a través de este tipo de herramientas, haciendo posible el análisis de las múltiples relaciones existentes entre las diferentes entidades que la componen (bienes inmuebles y construcciones relacionadas directamente con parcelas y estas, a su vez, con manzanas) y permitiendo extraer y generar información de gran nivel de detalle.

Partiendo de la consideración de que la utilización de bases de datos relacionales es un recurso muy útil para la explotación de los datos catastrales, la metodología presentada aporta, en general, una serie de procedimientos técnicos soportados en PostgreSQL-PostGIS con los que es posible realizar consultas complejas que contribuyen a enriquecer la información espacial del ámbito de estudio. A pesar del volumen de información que se maneja cuando se trabaja con el Catastro, el rendimiento general y la velocidad de procesamiento son muy aceptables, aportando agilidad a los análisis.

Si a todo esto se añade la eventual combinación GBDD-SIG, con la posibilidad de realizar análisis sobre la componente espacial de los datos catastrales y en su relación con la temática, el potencial y capacidad analítica de estas herramientas se ve considerablemente acrecentado. De igual forma, los SIG proporcionan rapidez a la hora de establecer la relación de las consultas generadas con su componente espacial, generando simultáneamente la cartografía correspondiente.

Aunque a modo de ejemplo de aplicación, la propuesta permite también establecer diferentes clasificaciones en los suelos urbanos en la ciudad de Alcalá de Henares, así como, agregaciones a entidades espaciales mayores a la parcela catastral. Estas agregaciones, a su vez, aportan valor añadido a la información catastral base y abren un amplio abanico de aplicaciones en estudios urbanos.

Esta propuesta tiene vocación de continuidad y así se plantea, por ejemplo, el desarrollo, implementación y evaluación del «back-end» de una aplicación que permita automatizar y simplificar diferentes procesos y operaciones e, igualmente, optimizar tanto la obtención como el tratamiento masivo de la información alfanumérica y gráfica de Catastro. En un entorno de desarrollo de código abierto, en alguno de los lenguajes de programación más extendidos (Python, R, etc.), la aplicación debería permitir una interacción sencilla y ágil con el analista y, en general, con el conjunto de la comunidad de usuarios de la información catastral, ajustándose en lo posible a principios como el de usabilidad o «user-friendly».

Las principales limitaciones de la propuesta se derivan, igualmente y en gran medida, de la complejidad de los datos tratados. Aunque el método se ha definido por su sencillez, se debe considerar que, además de la familiarización con SGBD, SIG y lenguaje SQL, requiere de un mínimo conocimiento previo de la estructura y/o modelo de datos, de las características específicas de las tablas que contienen la información alfanumérica y de los códigos con los que se relacionan. Todo esto, y en especial la identificación de las relaciones, es fundamental para una explotación más efectiva de la información catastral y para poder ampliar, así, su aplicación al estudio de procesos y dinámicas más complejas en el ámbito urbano.

Otra limitación de la metodología podría venir de la subjetividad de las clasificaciones que se han aplicado en el caso concreto del análisis de usos de suelo. A pesar de que han sido sopesadas y discutidas, la complejidad a la hora de establecer categorías cerradas en ámbitos tan heterogéneos como son las ciudades hace que puedan ser cuestionadas, y revisadas en función del objetivo perseguido; podrían haberse realizado atendiendo a otros criterios, generando un menor o mayor número de categorías, etc. A juicio de los autores, esto no resta validez a un método que, partiendo de la información de usos más precisa recogida a nivel de construcción y agregada a la parcela, permite identificar aquellas con más de un uso y, al mismo tiempo, deja abierta la opción a su clasificación en función del amplio abanico de posibles combinaciones de usos. Todo esto contribuye a elevar el valor de la cartografía catastral en los análisis urbanos.

Finalmente, es posible concluir que, aún con sus limitaciones, parece innegable que propuestas como ésta son oportunas, necesarias y pueden contribuir a un uso más intensivo, eficaz y eficiente de la abundante y detallada información que ofrece el Catastro. Una información que ya ha demostrado suficientemente su utilidad e interés para el análisis de la realidad urbana y que es imprescindible para apoyar la toma de decisiones en cada vez más ámbitos de la gestión y planificación de la ciudad actual.

En resumen, los autores entienden que, aunque mejorable en posteriores trabajos, la presente propuesta constituye una contribución valiosa al abordar la necesidad de disponer de herramientas específicas que permitan una explotación más ágil y eficiente del contenido del Catastro, facilitando su utilización para estudios urbanos de detalle en ámbitos como planificación y gestión de usos/ocupación del suelo, planificación de infraestructuras, localización/asignación de equipamientos o cualquier otro que precise de un elevado nivel de detalle de la información espacial. Entienden, igualmente, que, a futuro, además de esta contribución, el desarrollo de la aplicación puede ser una oportunidad interesante de transferencia de resultados de investigación a la sociedad, al poner a disposición de la comunidad de usuarios de la información catastral una herramienta que ampliaría el abanico aplicaciones ya existentes de este tipo de información.