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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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Diego Moreno, Dominique Badariotti, Arnaud Banos
Formato: article
Lenguaje:DE
EN
FR
IT
PT
Publicado: Unité Mixte de Recherche 8504 Géographie-cités 2012
Materias:
Acceso en línea:https://doaj.org/article/a8145d0824104b1bb6b143aca7eab4d3
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spelling 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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description 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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