2 research outputs found
Urban tourism crowding dynamics: Carrying capacity and digital twinning
The increase in tourism activity globally has led to overcrowding, causing damage to local
ecosystems and degradation of the tourism experience. To plan tourist activity it is necessary
to define adequate indicators and understand the dynamics of tourist crowds.
The main goals of this dissertation are the development of (1) an algorithm for assessing
spatially fine-grained, physical carrying capacity (PCC) for a complex urban fabric, (2) an agent-based
simulation model for the egress of participants in public open space tourism attraction
events and (3) an agent-based simulation model using the PCC algorithm for tourism crowding
stress analysis in urban fabric constrained scenarios.
OpenStreetMap open-data was used throughout this research. The proposed PCC algorithm
was tested in Santa Maria Maior parish in Lisbon that has a complex ancient urban fabric.
The GAMA agent-based platform was used in the two simulation studies. The first compared
two scenarios (normal and COVID-19) in three major public spaces in Lisbon and the second
focused on the simulation of a real-time tourism crowding stress analysis scenario of visitors’
arrival at the Lisbon Cruise Terminal.
The results show the proposed algorithm’s feasibility to determine the PCC of complex
urban fabrics zones and its application as an initial reference value for the evaluation of real-time
crowding stress, namely in simulations for assessing overtourism scenarios, both in public
open spaces as in highly constrained urban fabrics.O aumento da atividade turística a nível global tem levado à superlotação, causando danos
aos ecossistemas locais e degradação da experiência turística. Para planear a atividade turística
é necessário definir indicadores adequados e entender as dinâmicas das multidões turísticas.
Os principais objetivos desta dissertação são o desenvolvimento de (1) um algoritmo para
avaliar a capacidade de carga física (CCF) de fino grão espacial para uma malha urbana complexa,
(2) um modelo de simulação baseado em agentes para o escoamento de participantes
em eventos de atração turística em espaços abertos e (3) um modelo de simulação baseado
em agentes usando o algoritmo de CCF para análise do stress de aglomeração de turistas em
cenários de malha urbana restritiva.
Os dados abertos do OpenStreetMap foram usados nesta investigação. O algoritmo CCF
proposto foi testado na freguesia de Santa Maria Maior, em Lisboa, que tem uma malha urbana
antiga e complexo. A plataforma GAMA baseada em agentes foi usada nos dois estudos de
simulação. O primeiro comparou dois cenários (normal e COVID-19) em três grandes espaços
públicos de Lisboa e o segundo analisou o stress de aglomeração causado pela chegada de navios
ao Terminal de Cruzeiros de Lisboa.
Os resultados mostram a viabilidade do algoritmo proposto para determinar a CCF de
zonas com tecidos urbanos complexos e a sua aplicação como valor de referência inicial para a
avaliação do stress de superlotação em tempo real, nomeadamente na avaliação de cenários de
aglomeração turística excessiva, tanto em espaços abertos, como em malhas urbanas intrincadas