Combining a land parcel cellular automata (LP-CA) model with participatory approaches in the simulation of disruptive future scenarios of urban land use change

Urban development is a process that becomes increasingly complex as the city evolves and in which unexpected events can happen which may alter the envisaged trend over time. To anticipate and examine the sudden emergence of processes that are difficult to predict over long-term future timelines, prospective methodologies are required to manage and implement disruptive narrative storylines in future scenario planning. In this research, a method that combines Land Parcel Cellular Automata (LP-CA) and participatory approaches was developed in order to generate land use trajectories that are spatially consistent with disruptive narrative storylines. The urban-industrial corridor of Henares (Spain), which has undergone important urban transformations in recent decades, was chosen as the study area to test the model. In a preliminary validation of the LP-CA model, a Figure of Merit (FOM) value of 0.2817 indicated satisfactory performance. The results demonstrated the usefulness of the participatory scenario-building and the workshop in supporting the configuration of the model parameters and the spatial representation of complex urban dynamics. In conclusion, this methodology can be used to generate simulations of urban land use change in disruptive future scenarios and to spatially observe the propagation of the uncertainty associated with future events across different urban land uses.This work was supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities and the European Social Fund [grant number PRE2018–084663]; the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness [TRANSURBAN Project CSO2017–86914-C2–1-P]; and the “Estímulo a la Excelencia para Profesores Universitarios Permanentes” research programme funded by the University of Alcal´a and the Regional Government of Madrid [grant number EPU-INV/2020/009]

Метод оцінки росту міста за супутниковими даними

Обсяг 33 сторінки, 5 рисунків, 4 таблиці, та 9 бібліографічних джерел. Метою роботи є розробка та дослідження методу машинного навчання для класифікації та оцінки росту міста Києва. Був використаний метод машинного навчання Random Forest. Об’єкт дослідження: Ріст міста Києва у 2017 та 2018 роках та його зміна. Предмет дослідження: Метод оцінки зміни території штучних об'єктів та зелених насаджень. В результаті виконання завдання був створений та реалізований метод оцінку росту міста за супутниковими даними для міста Києва.Thesis paper consists of 33 pages, 5 figures, 4 tables, and 9 bibliographic sources. The purpose of the work is to develop and study the method of machine learning for the classification and estimation of the Kiev city growth. Object of study: The growth of Kyiv city in 2017 and 2018 and its change. Subject of study: Method of estimation of changes in the area of artificial objects and green plantations. As a result of the task, the method urban growth estimation by satellite data was described and applied to the city of Kyiv

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

Typology, topography and tectonics – Categories and models for the urban project

If there is to be a ‘new urbanism’ – Koolhaas wrote in 1995, after declaring its death – it will be the staging of uncertainty. Mutation, unpredictability and indeterminacy characterise the contemporary urban question and are generating, after the initial bewilderment, disciplinary developments that proceed in search of hybrid forms of Planning, less and less conformative and prescriptive. This contribution – placed inside this process, which calls for a redefinition of the tools and categories of reading, design, and management of transformations – proposes the construction of a theoretical-methodological framework based on the actualisation of the concepts of Typology, Topography and Tectonics and advances concrete operational hypotheses for the regulation, prefiguration and activation of transformations from an inclusive transdisciplinary perspective.   Article info Received: 11/09/2023; Revised: 12/10/2023; Accepted: 26/10/202

Urban Growth Modeling and Future Scenario Projection Using Cellular Automata (CA) Models and the R Package Optimx

Cellular automata (CA) is a spatially explicit modeling tool that has been shown to be effective in simulating urban growth dynamics and in projecting future scenarios across scales. At the core of urban CA models are transition rules that define land transformation from non-urban to urban. Our objective is to compare the urban growth simulation and prediction abilities of different metaheuristics included in the R package optimx. We applied five metaheuristics in optimx to near-optimally parameterize CA transition rules and construct CA models for urban simulation. One advantage of metaheuristics is their ability to optimize complexly constrained computational problems, yielding objective parameterization with strong predictive power. From these five models, we selected conjugate gradient-based CA (CG-CA) and spectral projected gradient-based CA (SPG-CA) to simulate the 2005-2015 urban growth and to project future scenarios to 2035 with four strategies for Su-Xi-Chang Agglomeration in China. The two CA models produced about 86% overall accuracy with standard Kappa coefficient above 69%, indicating their good ability to capture urban growth dynamics. Four alternative scenarios out to the year 2035 were constructed considering the overall effect of all candidate influencing factors and the enhanced effects of county centers, road networks and population density. These scenarios can provide insight into future urban patterns resulting from today's urban planning and infrastructure, and can inform future development strategies for sustainable cities. Our proposed metaheuristic CA models are also applicable in modeling land-use and urban growth in other rapidly developing areas