ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ МІСЬКОЇ РЕЗИЛЬЄНТНОСТІ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ПРОСТОРОВОЇ ПОЛІТИКИ
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2721.2025.92-93.2Ключові слова:
міська резильєнтність, просторовий шар, житловий район, сталий міський розвиток, динамічна модельАнотація
Вступ. У статті аналізується концепція міської резильєнтності як ключовий інструмент адаптивного управління в умовах багатовимірних загроз і зростаючої невизначеності. Акцент зроблено на необхідності інтеграції просторового виміру в дослідження резильєнтності, що досі залишається недостатньо опрацьованим у науковому дискурсі. Метою дослідження стала розробка методологічних засад динамічної моделі міської резильєнтності з можливістю комплексного аналізу поточного стану міської системи і модифікації складових відповідно до змін зовнішнього середовища.
Методи. Під час дослідження застосовано аналітичні методи, метод сценарного моделювання, а також міждисциплінарні підходи і моделі ( метод багатокритеріального аналізу рішень та модель комплексної оцінки міської резильєнтності DPSIR).
Результати. Запропонована динамічна модель міської резильєнтності з можливістю комплексного аналізу поточного стану міської системи і модифікації складових відповідно до змін зовнішнього середовища базується на концептах базової, актуальної та перспективної резильєнтності і математичному моделюванні різноманітних даних для створення комплексного індексу, що оцінює стійкість міської системи, враховуючи економічні, соціальні, управлінські та екологічні аспекти, і оцінює здатність міських систем адаптуватися до змін і протидіяти загрозам, враховуючи економічні, соціальні, управлінські та екологічні аспекти. Приклад аналізу показників просторових характеристик резильєнтності і оцінки базової просторової резильєнтності просторового шару міської системи здійснено на прикладі просторового шару “Озеленення та публічні простори”.
Висновки. Було розкрито, що просторові характеристики міста в контексті формування його резильєнтності визначають такі критичні аспекти, як доступність інфраструктури, ефективність евакуаційних маршрутів, швидкість мобілізації служб реагування та здатність окремих районів функціонувати автономно. Динамічне просторове моделювання дозволяє точно ідентифікувати зони ризику, адаптувати сценарії реагування до локального контексту та забезпечити цілісну оцінку міської стійкості як динамічного, багатовимірного процесу.
Завантажити
Посилання
Ahern, J. (2011). From fail-safe to safe-to-fail: Sustainability and resilience in the new urban world. Landscape and Urban Planning, 100(4), 341–343. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.02.021
Amirzadeh, M., Sobhaninia, S., & Sharifi, A. (2022). Urban resilience: A vague or an evolutionary concept? Sustainable Cities and Society, 81, 103853. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103853
Armas, R. and Aguirre, H., & Tanaka, K. (2017). Multi-objective optimization of level of service in urban transportation. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '17). (p. 1057–1064). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. https://doi.org/10.1145/3071178.3071262
Arup. (2015). City Resilience Index. https://www.arup.com/perspectives/publications/research/section/city-resilience-index
Balling, R. J., Taber, J. T., Brown, M. R., & Day, K. (1999). Multiobjective Urban Planning Using Genetic Algorithm. Journal of Urban Planning and Development, 125(2), 86–99. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9488(1999)125:2(86)
Chandra, A., Sharath, M. N., Pani, A., & Sahu, P. K. (2021). A multi-objective genetic algorithm approach to design optimal zoning systems for freight transportation planning. Journal of Transport Geography, 92. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2021.103037
Chang, S. (2010). Urban disaster recovery: a measurement framework and its application to the 1995 Kobe earthquake.. Disasters, 34 2, 303-27. https://doi.org/10.1111/j.1467-7717.2009.01130.x.
Connolly, J. (2018). From Systems Thinking to Systemic Action: Social Vulnerability and the Institutional Challenge of Urban Resilience. City & Community, 17, 8 - 11. https://doi.org/10.1111/cico.12282.
Fathom. (n.d.). Fathom: Flood hazard data and analytics. https://www.fathom.global/
FM Global. (2022). Global Resilience Index. https://www.fmglobal.com/research-and-resources/global-resilience-index
International Organization for Standardization (ISO). (2019). ISO 37123:2019 — Sustainable cities and communities — Indicators for resilient cities. https://www.iso.org/standard/70428.html
Larsson, A., & Hatzigeorgiou, A. (2021). Urban resilience and digitalization: A multi-level analysis of climate adaptation in cities. Environmental Innovation and Societal Transitions, 38, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.eist.2020.12.002
Li, P., Xu, T., Wei, S., & Wang, Z.-H. (2022). Multi-objective optimization of urban environmental system design using machine learning. Computers, Environment and Urban Systems, 94. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101796
Liu, K., Xu, X., Huang, W., Zhang, R., Kong, L., & Wang, X. (2023). A multi-objective optimization framework for designing urban block forms considering daylight, energy consumption, and photovoltaic energy potential. Building and Environment, 242. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.110585
Marcus, L., & Colding, J. (2014). Toward an integrated theory of spatial morphology and resilient urban systems. Ecology and Society, 19(4), Article 55. https://doi.org/10.5751/ES-06939-190455
Martin, R., & Sunley, P. (2015). On the notion of regional economic resilience: conceptualization and explanation. Journal of Economic Geography, 15, 1-42. https://doi.org/10.1093/JEG/LBU015.
Masnavi, M.-R., Gharai, F., & Hajibandeh, M. (2021). Developing a conceptual framework for urban resilience enhancement: An adaptive and transformative approach. Cities, 115, 103201. https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103201
McClymont, K., Fernandes Cunha, D. G., Maidment, C., Ashagre, B., Vasconcelos, A. F., Batalini de Macedo, M., Nóbrega dos Santos, M. F., Gomes Júnior, M. N., Mendiondo, E. M., Barbassa, A. P., Rajendran, L., & Imani, M. (2020). Towards urban resilience through Sustainable Drainage Systems: A multi-objective optimisation problem. Journal of Environmental Management, 275. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111173
Meerow, S., Pajouhesh, P., & Miller, T. (2019). Social equity in urban resilience planning. Local Environment, 24, 793 - 808. https://doi.org/10.1080/13549839.2019.1645103.
Mertens, E. (2022). Resilient City: Landscape Architecture for Climate Change. Birkhäuser. https://doi.org/10.1515/9783035622652
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2016). Resilient Cities. https://www.oecd.org/cfe/regionaldevelopment/resilient-cities.htm
Parizi, R. M., Amini, M., Nooraei, S., & Karimi, M. (2022). Developing a hybrid ISM-ANP model for assessing physical urban resilience: A spatial indicators-based approach. Sustainable Cities and Society, 77, 103576. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103576
PBL Netherlands Environmental Assessment Agency. (2014). Global flood risk with IMAGE scenarios. https://www.pbl.nl/en/publications/global-flood-risk-with-image-scenarios
Rahman, M. M., & Szabó, G. (2021). Multi-objective urban land use optimization using spatial data: A systematic review. Sustainable Cities and Society, 74. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103214
Rockefeller Foundation. (n.d.). The Rockefeller Foundation. https://www.rockefellerfoundation.org/
Sharifi, A., & Yamagata, Y. (2016). Principles and criteria for assessing urban energy resilience: A literature review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 1654–1677. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.03.028
Sicuaio, T., Zhao, P., Pilesjo, P., Shindyapin, A., & Mansourian, A. (2024). Sustainable and Resilient Land Use Planning: A Multi-Objective Optimization Approach. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(3), 99. https://doi.org/10.3390/ijgi13030099
UN. (2015). Sustainable Development Goal 11: Make cities and human settlements inclusive, safe, resilient, and sustainable.
United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). (2015). Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030. https://www.undrr.org/publication/sendai-framework-disaster-risk-reduction-2015-2030
United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). (2017). Disaster Resilience Scorecard for Cities. https://www.undrr.org/publication/disaster-resilience-scorecard-cities
Villagra, P., Rojas, C., Ohno, R., Xue, M., & Gómez, K. (2016). A GIS-based exploration of the relationships between open space systems and urban resilience. Habitat International, 56, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2016.04.003
Wang, Z., Wang, H., Zhang, Y., & Lu, C. (2018). Fragmentation of urban land use and its impact on urban resilience: Evidence from China. Sustainability, 10(12), 4750. https://doi.org/10.3390/su10124750
Wicki, S., Schwaab, J., Perhac, J., & Grêt-Regamey, A. (2021). Participatory multi-objective optimization for planning dense and green cities. Journal of Environmental Planning and Management, 64(14), 2532–2551. https://doi.org/10.1080/09640568.2021.1875999
Yale Center for Environmental Law & Policy. (2022). Environmental Performance Index. https://epi.yale.edu/
Yan Liang, Yingsong Cheng, Fu Ren, & Qingyun Du. (2024). Urban resilience assessment framework and spatiotemporal dynamics in Hubei, China. Scientific Reports, 14(1), 1–16. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82895-6
Zhang, S., Lei, J., Zhang, X., Tong, Y., Lu, D., Fan, L., & Duan, Z. (2024). Assessment and optimization of urban spatial resilience from the perspective of life circle: A case study of Urumqi, NW China. Sustainable Cities and Society, 109. https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105527
Додаткові файли
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Надія АНТОНЕНКО, канд. архітектури, Дар'я МАЛЬЧИКОВА, д-р. геогр. наук, проф.
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ознайомитися з політикою за посиланням: https://geography.bulletin.knu.ua/licensing_copyright
