Un automate cellulaire pour expérimenter les effets de la proximité dans le processus d’étalement urbain : le modèle Raumulus
In this article, a cellular automaton model is proposed to analyze the effect of different kinds of proximity in urban growth process. Simulations showed that the modification of three variables (built areas density, Euclidean distance from each cell to road network and network distance to urban cen...
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Unité Mixte de Recherche 8504 Géographie-cités
2012
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oai:doaj.org-article:a8145d0824104b1bb6b143aca7eab4d32021-12-02T11:14:48ZUn automate cellulaire pour expérimenter les effets de la proximité dans le processus d’étalement urbain : le modèle Raumulus1278-336610.4000/cybergeo.25353https://doaj.org/article/a8145d0824104b1bb6b143aca7eab4d32012-05-01T00:00:00Zhttp://journals.openedition.org/cybergeo/25353https://doaj.org/toc/1278-3366In this article, a cellular automaton model is proposed to analyze the effect of different kinds of proximity in urban growth process. Simulations showed that the modification of three variables (built areas density, Euclidean distance from each cell to road network and network distance to urban center) is sufficient to make different typical patterns emerge, and that these patterns correspond to different ways to organize urban space. This method improves understanding of the role of proximities in urban dynamics, in order to build models based on spatial and topological properties to describe evolution of urban systems.Diego MorenoDominique BadariottiArnaud BanosUnité Mixte de Recherche 8504 Géographie-citésarticlecellular automataurban growthproximitycityGeography (General)G1-922DEENFRITPTCybergeo (2012) |
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cellular automata urban growth proximity city Geography (General) G1-922 Diego Moreno Dominique Badariotti Arnaud Banos Un automate cellulaire pour expérimenter les effets de la proximité dans le processus d’étalement urbain : le modèle Raumulus |
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In this article, a cellular automaton model is proposed to analyze the effect of different kinds of proximity in urban growth process. Simulations showed that the modification of three variables (built areas density, Euclidean distance from each cell to road network and network distance to urban center) is sufficient to make different typical patterns emerge, and that these patterns correspond to different ways to organize urban space. This method improves understanding of the role of proximities in urban dynamics, in order to build models based on spatial and topological properties to describe evolution of urban systems. |
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