Urban growth simulation from “first principles”
Notice bibliographique
Résumé
General and mathematically transparent models of urban growth have so far suffered from a lack in microscopic realism. Physical models that have been used for this purpose, i.e., diffusion-limited aggregation, dielectric breakdown models, and correlated percolation all have microscopic dynamics for which analogies with urban growth appear stretched. Based on a Markov random field formulation we have developed a model that is capable of reproducing a variety of important characteristic urban morphologies and that has realistic microscopic dynamics. The results presented in this paper are particularly important in relation to "urban sprawl," an important aspect of which is aggressively spreading low-density land uses. This type of growth is increasingly causing environmental, social, and economical problems around the world. The microdynamics of our model, or its "first principles," can be mapped to human decisions and motivations and thus potentially also to policies and regulations. We measure statistical properties of macrostates generated by the urban growth mechanism that we propose, and we compare these to empirical measurements as well as to results from other models. To showcase the open-endedness of the model and to thereby relate our work to applied urban planning we have also included a simulated city consisting of a large number of land use classes in which also topographical data have been used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».