Stadtplanung: Die Stadtdynamik weicht der Computermodellierung

Stadtplanung: Die Stadtdynamik weicht der Computermodellierung
Stadtplanung: Die Stadtdynamik weicht der Computermodellierung
Anonim

Die Nachh altigkeit von Städten ist eine Herausforderung für Planer auf der ganzen Welt. Die zahlreichen komplexen und weitreichenden Wechselwirkungen zwischen Energieverbrauch, Wasserverbrauch, Transport und Bevölkerungsdynamik machen Städte zu intrinsisch komplizierten Systemen, die es zu untersuchen gilt.

Christopher Monterola und Mitarbeiter am Institute of High Performance Computing von ASTAR, Singapur, haben ein Computermodellierungssystem entwickelt, das in der Lage ist, Landnutzungsmuster in verschiedenen Städten zu charakterisieren1. Diese Software bietet Planern die Möglichkeit, die Merkmale einer bestimmten Stadt zu definieren und diese Merkmale mit denen anderer Städte zu vergleichen und gegenüberzustellen.

Eine Stadt ist ein komplexes System, und komplexe Systeme entwickeln sich als Ergebnis stark interagierender Einheiten, die von einem einfachen Mechanismus angetrieben werden, stellt Monterola fest. "Das Verständnis der dem Wachstum von Städten zugrunde liegenden Einfachheit wird es uns ermöglichen, die Entstehung der Stadtdynamik genauer zu modellieren und, was noch wichtiger ist, zu lernen, das Wachstum einer Stadt auf der Grundlage unserer gewünschten Ergebnisse zu gest alten."

Das Team arbeitete mit hochauflösenden Bilddaten für Singapur und acht nordamerikanische Städte. Sie kategorisierten die Landnutzung sorgfältig Pixel für Pixel für jede Stadt in Geschäfts-, Wohn- oder Industriesektoren. Um die Streuung und Anhäufung von Landnutzungstypen im städtischen Raum zu analysieren, verwendete das Computermodell zwei Parameter – „räumliche Entropie“, die beschreibt, wie ein bestimmter Sektor über den Raum verteilt ist, und einen „Index der Unähnlichkeit“, der das Verhältnis misst Mischen von Sektoren.

"Je niedriger die Entropiezahl, desto dichter ist ein bestimmter Sektor geclustert", erklärt Monterola.„In den untersuchten Städten waren Industriegebiete im Allgemeinen gruppiert und von Wohn- und Geschäftsgebieten getrennt. Es gibt ‚Sicherheit in Zahlen‘, aber nur, wenn die Ressourcen, die von [einem] bestimmten Sektor benötigt werden, nicht beeinträchtigt werden.“

Der Index der Unähnlichkeit half dabei, die Effizienz verschiedener urbaner Faktoren zu definieren, insbesondere Transport und Energieverbrauch. In Folgearbeiten modellierte das Team erfolgreich die Entwicklung der Landnutzung in Städten, die Oberflächentemperaturen für einzelne Grundstücke und sogar eine genaue Schätzung der Fahrgastzahlen – wie viele Menschen gleichzeitig öffentliche Verkehrsmittel nutzen.

"Die gute visuelle und statistische Ähnlichkeit unserer Simulationen mit realen Städten weist auf die bisherige Robustheit dieser Arbeit hin", sagt Monterola. „Wir werden weitere Details hinzufügen, einschließlich Schulen, Kirchen und so weiter, mit dem Ziel, den Alltag der Menschen in einer Stadt zu erfassen.“Monterola glaubt, dass diese Grundlagenarbeit Vorhersagemodelle verschiedener städtischer Aktivitäten hervorbringen wird, die sich aus leicht messbaren Parametern ergeben, die als Leitfaden für Planer nützlich sein werden.

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