Sustainable city compactness evaluation on the basis of GIS and Bayes rule

Abstract

For a long period in Lithuania there was a tendency to build extensively leaving huge wasteland insertions in the urban fabric of the cities. As a result cities overspread such a big territory that the edges of the cities and location of provision centers are almost inconceivable. In this paper the method of game theory fitted for Geographic Information System (GIS) is given to evaluate and calculate the rate of city compactness. This methodology can help city planners to determine and localize problems of urban fabric density, to enhance motivation and versatility of decisions. For evaluation of city compactness efficiency attributes and the weights of it based on expert judgment are established. This model is applied to Kaunas city. On the basis of GIS the data bank of population, public transport stops and places of public attraction is prepared. Area of the city was divided by rectangular grid and analysis was made calculating efficiency attributes for each sector, applying Bayes rule. The results were visualized as diagrams showing most problematical areas.

Lietuvoje ilgą laiką vyravo tendencija statyti ekstensyviai, paliekant didžiulius laisvus plotus mieste. Dėl to miestai užima tokią didelę teritoriją, kad miesto pakraščiai ir aprūpinimo centrai tapo beveik nepasiekiami. Šiame straipsnyje lošimų teorijos metodas kartu su Geografine informacine sistema (GIS) pritaikytas miesto kompaktiškumo normai nustatyti. Miestų planavimo specialistai straipsnyje pateiktą metodiką gali taikyti miesto užstatymo tankiui nustatyti ir sprendimo motyvams išsamiai pagrįsti. Miesto kompaktiškumui įvertinti reikalingi efektyvumo rodikliai ir jų svarba nustatyti pagal ekspertų apklausų duomenis. Uždavinio sprendimo modelis ir metodika pritaikyta Kauno miesto subalansuotam kompaktiškumui nustatyti. GIS pagrindu sudarytas duomenų bankas, kuriame surinkti gyventojų, visuomeninio transporto stotelių ir visuomeninės paskirties objektų duomenys. Miesto teritorija suskirstyta į kvadratinį tinklelį. Iš duomenų banko surinkti duomenys, priklausantys kiekvienam tinklelio elementui ir pateikti sprendimo matricoje. Uždavinys išspręstas taikant Bayeso taisyklę. Rezultatai pateikiami diagramomis nurodančiomis problemines miesto ląsteles - tinklelio elementus. Pagal gautus rezultatus miesto planavimo specialistai nesunkiai gali priimti sprendimus, kurie pagerintų kompleksiškai darnų miesto vystymąsi.