Wildfire spread simulation modeling for risk assessment and management in Mediterranean areas

Wildfires are a key problem in many terrestrial ecosystems, particularly in the Mediterranean Basin, and climate change will likely cause their increase in future years. Wildfire behavior simulator models are very useful to characterize wildfire risk, identify the valued resources more exposed to wildfires and to plan the best strategies to mitigate risk. In this work, we first carried out a review of wildfire spread and behavior modelling, and then focusing on FLAMMAP model. Then, we evaluated the effects of diverse strategies of fuel treatments on wildfire risk in an agro-pastoral area of the North-central Sardinia (Italy) that has been affected by the largest Sardinian wildfire of recent years (Bonorva wildfire, about 10,500 ha burned, on July 2009). Finally we analyzed the combined effects of fuel treatments and post-fire treatments with the aim to mitigate wildfire and erosion risk, linking the minimum travel time algorithm with the Ermit modeling approach in a study area located in Northern Sardinia (Italy), mostly classified as European Site of Community Importance. Overall, the results obtained showed that wildfire behavior simulator models can support forest fire management and planning and can provide key spatial information and data that can be helpful to policy makers and land managers

Comparing the structural uncertainty and uncertainty management in four common Land Use Cover Change (LUCC) model software packages

Research on the uncertainty of Land Use Cover Change (LUCC) models is still limited. Through this paper, we aim to globally characterize the structural uncertainty of four common software packages (CA_Markov, Dinamica EGO, Land Change Modeler, Metronamica) and analyse the options that they offer for uncertainty management. The models have been compared qualitatively, based on their structures and tools, and quantitatively, through a study case for the city of Cape Town. Results proved how each model conceptualised the modelled system in a different way, which led to different outputs. Statistical or automatic approaches did not provide higher repeatability or validation scores than user-driven approaches. The available options for uncertainty management vary depending on the model. Communication of uncertainties is poor across all models.Spanish GovernmentEuropean Commission INCERTIMAPS PGC2018-100770-B-100Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and the European Social Fund [Ayudas para contratos predoctorales para la formacion de doctores 2014]University of Granada [Contratos Puente 2018]Spanish Ministry of Science and Innovation [Ayudas para contratos Juan de la Cierva-for-macion] 2019-FJC2019-040043University of Cape Town (Centre for Transport Studies

Modelling built-up expansion and densification with multinomial logistic regression, cellular automata and genetic algorithm

This paper presents a model to simulate built-up expansion and densification based on a combination of a non-ordered multinomial logistic regression (MLR) and cellular automata (CA). The probability for built-up development is assessed based on (i) a set of built-up development causative factors and (ii) the land-use of neighboring cells. The model considers four built-up classes: non built-up, low-density, medium-density and high-density built-up. Unlike the most commonly used built-up/urban models which simulate built-up expansion, our approach considers expansion and the potential for densification within already built-up areas when their present density allows it. The model is built, calibrated, and validated for Wallonia region (Belgium) using cadastral data. Three 100 × 100 m raster-based built-up maps for 1990, 2000, and 2010 are developed to define one calibration interval (1990–2000) and one validation interval (2000 − 2010). The causative factors are calibrated using MLR whereas the CA neighboring effects are calibrated based on a multi-objective genetic algorithm. The calibrated model is applied to simulate the built-up pattern in 2010. The simulated map in 2010 is used to evaluate the model’s performance against the actual 2010 map by means of fuzzy set theory. According to the findings, land-use policy, slope, and distance to roads are the most important determinants of the expansion process. The densification process is mainly driven by zoning, slope, distance to different roads and richness index. The results also show that the densification generally occurs where there are dense neighbors whereas areas with lower densities retain their densities over time

Analyzing and modeling the spatiotemporal dynamics of urban expansion: a case study of Hangzhou City, China

Understanding the spatiotemporal characteristics of urban expansion is increasingly important for assisting the decision making related to sustainable urban development. By integrating remote sensing (RS), spatial metrics, and the cellular automata (CA) model, this study explored the spatiotemporal dynamics of urban expansion and simulated future scenarios for Hangzhou City, China. The land cover maps (2002, 2008, and 2013) were derived from Landsat images. Moreover, the spatial metrics were applied to characterize the spatial pattern of urban land. The CA model was developed to simulate three scenarios (Business-As-Usual (BAU), Environmental Protection (EP), and Coordination Development (CD)) based on the various strategies. In addition, the scenarios were further evaluated and compared. The results indicated that Hangzhou City has experienced significant urban expansion, and the urban area has increased by 698.59 km2. Meanwhile, the spatial pattern of urban land has become more fragmented and complex. Hangzhou City will face unprecedented pressure on land use efficiency and coordination development if this historical trend continues. The CD scenario was regarded as the optimized scenario for achieving sustainable development. The findings revealed the spatiotemporal characteristics of urban expansion and provide a support for future urban development

Assessment of future urban growth impact on landscape pattern using cellular automata model: a case study of xuzhou city, china

Understanding and predicting of the urban growth process and its impact have become increasingly important for decision making toward sustainable development. In this paper, we presented a cellular automata model to assess the consequence of future urban growth. The hybrid calibration method combining logistic regression with trial-and-error was applied to estimate the parameters. The study proposed the integration method of Multi-Criteria Evaluation and Analytic Hierarchy Process that can be utilized to effectively translate the qualitative descriptions of scenarios into quantitative spatial analysis. Finally, the comparison of the different scenarios provided an insight into the impacts of different urban development strategies on landscape patterns. The result indicates that CA model can be effectively connected with the urban decision making processes. The moderate development scenario could be considered as the best one in achieving the objectives of compact urban form, good residential environment, as well as environmentally and economically efficient development.

Aplicación de un modelo basado en autómatas celulares irregulares para la simulación de escenarios futuros de cambios de uso de suelo urbano

La urbanización es uno de los fenómenos más drásticos de transformación del territorio. En las últimas décadas, este fenómeno ha experimentado un aumento vertiginoso. Según indica el informe más reciente de World Urbanization Prospects de Naciones Unidas, se estima que el 68,4% de la población mundial vivirá en zonas urbanas en 2050. Además, se prevé que dicha población se duplique en los países desarrollados y se triplique en los países en vías de desarrollo. Todo ello ha supuesto impactos irreversibles sobre el territorio, afectando enormemente al conjunto de la sociedad en términos de gestión y acceso a recursos, problemas de índole social y económica, contaminación ambiental, etc. Ante esta situación, se ha observado un creciente interés por el desarrollo y mejora de instrumentos que den soporte a la toma de decisiones y a la gestión de las áreas urbanas. Uno de los instrumentos más empleados para este fin ha sido la planificación de escenarios futuros. Este permite conocer cómo podría afectar la evolución de los usos del suelo urbano a la configuración de los patrones espaciales bajo distintas perspectivas futuras. Con este enfoque, la planificación de escenarios trata de reducir la incertidumbre facilitando la toma de medidas proactivas para minimizar los posibles impactos territoriales. No obstante, la planificación de escenarios puede verse limitada ante un futuro complejo e incierto si todos los escenarios se mantienen muy próximos a una proyección tendencial. Como ejemplo, el surgimiento de acontecimientos inesperados puede llegar a inhabilitar la utilidad de una planificación lineal basada únicamente en tendencias pasadas. Por dicha razón, y para gestionar de la mejor manera posible los futuros desarrollos urbanos (no) deseados, el pensamiento disruptivo debe formar parte del proceso de previsión, rompiendo así con la linealidad de los acontecimientos actuales para abarcar lo inesperado. Como parte del proceso de planificación urbana, los modelos de simulación intentan representar el desarrollo futuro de las ciudades para garantizar que puedan desarrollarse de manera eficiente y sostenible. De ellos, los modelos basados en Autómatas Celulares (AC) se encuentran entre los más utilizados como apoyo a la gestión de las áreas urbanas. Estos modelos han experimentado una importante flexibilización, adaptándose a entornos irregulares (parcelario catastral) para ofrecer simulaciones de cambio de uso del suelo urbano a escala local. En esta línea, son cada vez más los estudios que combinan escenarios narrativos con tareas de modelización de manera participativa, y todo ello con la finalidad de obtener resultados más realistas que contemplen los actuales retos que afronta la planificación urbana. Sin embargo, es difícil que estos modelos consideren por sí solos la amplia gama de factores que intervienen en la evolución futura de las zonas urbanas, especialmente cuando tratan de representar escenarios imaginativos y disruptivos. Ante la situación actual en la que se encuentra la planificación espacial de escenarios urbanos, la presente investigación desarrolla e implementa una metodología que trata de cubrir algunos de los huecos más notables que se observan en este ámbito de estudio. En primer lugar, se presenta un estudio basado en el diseño y cartografiado de escenarios disruptivos a través de un taller participativo donde colaboraron conjuntamente expertos de diversos ámbitos relacionados con el urbanismo y el transporte. Los resultados derivados de dicho taller se analizaron mediante un método estadístico denominado Regresión Logística Geográficamente Ponderada (RLGP) con el objetivo de determinar los principales factores que explican la localización de los usos del suelo urbano en los distintos escenarios disruptivos. Posteriormente se emplearon los resultados del análisis previo para calibrar un nuevo modelo desarrollado basado en AC vectoriales, denominado Land Parcel – Cellular Automata (LP-CA). Este se encarga de simular a futuro diferentes escenarios imaginativos y disruptivos reproduciendo dinámicas urbanas de crecimiento, cambio y pérdida de usos del suelo. Al mismo tiempo, se aplicó una metodología de validación parcial para observar la robustez del modelo respecto a la influencia de los factores en las simulaciones. Finalmente, se aplicó una metodología innovadora diseñada para evaluar los diferentes escenarios disruptivos. Esta emplea métricas espaciales multiescalares basadas en el uso de ventanas móviles aplicadas a nivel de parcela que permiten caracterizar la diversidad y el tipo de expansión urbana. La metodología desarrollada fue aplicada a un sector del Corredor del Henares (España), empleándose este como laboratorio territorial experimental. Los resultados han demostrado la utilidad de la integración de escenarios disruptivos en la planificación espacial para mostrar contrastes entre los diferentes escenarios, destacando la utilidad de las visiones y del taller de cartografiado participativo en la representación espacial de la cantidad y dirección del crecimiento de los usos urbanos y la organización de la red de transporte. De manera complementaria, el análisis estadístico mediante RLGP permitió un ajuste relevante del parámetro de aptitud en el modelo de simulación, hecho que favoreció una calibración más adaptada a cada escenario. En cuanto a los avances desarrollados para el modelo LP-CA, las simulaciones lograron reproducir satisfactoriamente dinámicas urbanas disruptivas (además de crecimiento, transformación de usos y abandono). Los patrones espaciales generados se ajustaron a los escenarios narrativos descritos. Adicionalmente, el análisis de sensibilidad constató la incidencia equilibrada de todos los factores en las simulaciones generadas por el modelo LP-CA. Por último, la evaluación de escenarios permitió caracterizar en profundidad y realizar comparaciones más detalladas de las implicaciones territoriales de cada escenario en lo que respecta a la diversidad y al tipo de expansión urbana. En conclusión, la información proporcionada por esta investigación aporta nuevas herramientas y mejora algunos de los métodos ya existentes dentro de la planificación espacial de escenarios. Concretamente, ofrece una novedosa metodología capaz de generar simulaciones de crecimiento y cambio en los usos del suelo urbano para escenarios futuros disruptivos. Los resultados facilitan la observación de la propagación espacial de la incertidumbre asociada a los eventos futuros a través de los patrones que configuran los nuevos usos del suelo. En definitiva, trata de extraer información compleja de diferentes enfoques de evolución urbana futura, presentándola de manera sencilla para que pueda ser empleada por los responsables de la toma de decisiones

Scenarios of Urban Growth in Kenya Using Regionalised Cellular Automata based on Multi temporal Landsat Satellite Data

The exponential increase of urban areas in Africa during the last decade has become a major concern in the context of local climatic change and the increasing amount of impervious surface. Major African cities such as Nairobi and Nakuru have undergone rapid urban growth in comparison to the rest of the world. In this research we investigated the land-use changes and used the results in urban growth modelling which integrates cellular automata (CA), remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) in order to simulate urban growth up to the year 2030. We used multi-temporal Landsat imageries for the years 1986, 2000 and 2010 to map urban land-use changes in Nairobi and Nakuru. The use of multi-sensor imageries was also explored incorporating World view 2, and Advanced Land Observing Satellite (ALOS) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) data for urban land-use mapping in Nakuru. We conducted supervised classification using support vector machine (SVM) which performed better than maximum likelihood classification. Land-use change estimates were obtained indicating increased urban growth into the year 2010. We used the land-use change analysis information to model urban growth in Nairobi and Nakuru. Our urban growth model (UGM) utilised various datasets in modelling urban growth namely urban land-use extracted from land-use maps, road network data, slope data and exclusion layer defining areas excluded from development. The Monte-Carlo technique was used in model calibration. The model was validated using Multiple Resolution Validation (MRV) technique. Prediction of urban land-use was done up to the year 2030 when Kenya plans to attain Vision 2030. Three scenarios were explored in the urban modelling process; unmanaged growth with no restriction on environmental areas, managed growth with moderate protection, and a managed growth with maximum protection on forest, agricultural areas, and urban green. Furthermore, we explored the spatial effects of varying UGM parameters using the city of Nairobi. The objective here was to investigate the contribution of each model parameter in simulating urban growth. The results obtained indicate that varying model coefficients leads to urban growth in different directions and magnitude. However, several model parameters were observed to be highly correlated namely; spread, breed and road. The lowest spatial effect was achieved by at least maintaining spread, breed and road while varying the other parameters. The highest spatial effect was observed by at least keeping slope constant while varying the other four parameters. Additionally, we used kappa statistics to compare the simulation maps. High values of Khisto indicated high similarity between the maps in terms of quantity and location thus indicating the lowest spatial effect obtained. Kenya plans to achieve Vision 2030 in the year 2030 and information on spatial effects of our UGM can help in identifying different scenarios of future urban growth. It is thus possible to discover areas that are likely to experience; spontaneous growth, edge growth, road influenced growth or new spreading centres growth. Policy makers can see the influence of establishing new infrastructure such as housing and road in new areas compared to existing settlements. Moreover, the outcome of this research indicates that Nairobi and Nakuru are experiencing fast urban sprawl with urban land-use consuming the available land. The results obtained illustrate the possibility of urban growth modelling in addressing regional planning issues. This can help in comprehensive land-use planning and an integrated management of resources to ensure sustainability of land and to achieve social equity, economic efficiency and environmental sustainability. Hence, cellular automata are a worthwhile approach for regional modelling of African cities such as Nairobi and Nakuru. This provides opportunities for other cities in Africa to be studied using UGM and its adaptability noted accordingly.Das exponentielle Wachstum afrikanischer Städte im letzten Jahrzehnt ist mit Blick auf die lokalen klimatischen Veränderungen und der zunehmenden Menge an versiegelten Oberflächen von besonderer Tragweite. Im Vergleich zu anderen Metropolen erfuhren afrikanische Städte wie Nairobi und Nakuru ein extensives Wachstum der urbanen Flächen. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit dem urbanen Landnutzungswandel auseinander und modelliert die Siedlungsflächenausdehnung für das Jahr 2030 mit Hilfe eines Zellulären Automaten (CA), Fernerkundungsdaten (RS) sowie Geographischen Informationssystemen (GIS). Zur Kartierung der Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru wurden multitemporale Landsat-Daten der Jahre 1986, 2000 und 2010 verwendet. Zusätzlich wurden multisensorale Daten von World View 2 und ALOS PALSAR für Nakuru eingesetzt. Die Landnutzungsklassifikation erfolgte mit support vector machines (SVM). Dieses Verfahren zeigte bessere Ergebnisse als eine Maximum-Likelihood-Klassifikation. Auf Basis der klassifizierten Satellitendaten erfolgte die Landnutzungsmodellierung für Nairobi und Nakuru. Hierzu wurde die von Goetzke (2011) modifizierte Version von Clarke’s Urban Growth Model (Clarke, Hoppen, & Gaydos, 1997) benutzt. Neben den Landnutzungskarten fungieren Informationen zum Verkehrsnetz, zur Hangneigung und zu Ausschlussflächen als Hauptinputdaten. Die Kalibration erfolgte mit Hilfe von Monte Carlo Iterationen. Zur Validation des Modells wurde eine Multiple Resolution Validation (MRV) durchgeführt. Die Siedlungsflächenausdehnung wurde für das Jahr 2030 simuliert. Zu diesem Zeitpunkt plant das Land Kenia die Umsetzung des Vision 2030 Programmes. Es wurden insgesamt drei Szenarien mit dem Wachstumsmodell gerechnet: (1) Wachstum ohne Planungszwänge, so dass auch Siedlungsflächen in Naturschutzgebieten entstehen dürfen. (2) Siedlungsflächenausdehnung unter moderaten Planungsbedingungen. (3) Wachstum mit sehr restriktiven Planungsbedingungen, unter Einschluss des Schutzes von Wald-, Grün- und- Agrarflächen. Des Weiteren wurde eine Sensitivitätsanalyse der modelleigenen Wachstumsparameter am Beispiel von Nairobi durchgeführt. Es konnte gezeigt werden, welchen Einfluss die Parameter auf die Intensität und das Muster der modellierten Siedlungsflächenausdehnung ausüben. Dabei zeigten die Wachstumskoeffizienten „spread“, „breed“ und „road“ eine signifikante Korrelation. Zur weiteren Analyse der erzielten Modellierungsergebnisse und zum Vergleich der räumlichen Muster wurden Kappa-Statistiken herangezogen. Die Arbeit sieht sich als Beitrag zum Vision 2030 Diskurs der kenianischen Regierung. Die simulierten Szenarien der Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru identifizieren die für eine Urbanisierung wahrscheinlich in Frage kommenden Regionen. Die Studie zeigt zudem, dass sich die Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru schnell und mit hohen Wachstumsraten vollzieht. Der Einsatz von CA Modellen ist ein wertvoller Ansatz zur regionalen Modellierung nicht nur von kenianischen sondern auch von afrikanischen Städten. Die Arbeit kann somit Entscheidungsträger aus Politik und Verwaltung unterstützen, indem sie die räumlichen Auswirkungen des zukünftigen Ausbaus der Infrastruktur und von Wohnflächen aufzeigt. Eine umfassende Planung von Landnutzungswandel und ein integriertes Management sind essentiell auf dem Weg zu einem bewussteren Umgang mit der Ressource Land sowie zu einer sozialen Gleichheit, wirtschaftlichen Effizienz und einer ökologischen Nachhaltigkeit