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Título: Urban growth forecast using segmented and complete maps with the SLEUTH simulator
Título(s) alternativo(s): Previsão de crescimento urbano usando mapas segmentados e completos com o simulador SLEUTH
Autor(es): Roth, Ellen Cristina Wolf
Orientador(es): Koscianski, André
Palavras-chave: Simulação (Computadores)
Crescimento urbano
Mapas
Urbanização
Teoria dos autômatos
Computer simulation
Cities and towns - Growth
Maps
Urbanization
Machine theory
Data do documento: 22-Mai-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: ROTH, Ellen Cristina Wolf. Urban growth forecast using segmented and complete maps with the SLEUTH simulator. 2019. 99 p. Thesis (Master Degree in Computer Science) - Federal University of Technology - Paraná, Ponta Grossa, 2019.
Resumo: Atividades comerciais, indústrias e de administração pública dependem da projeção de como as cidades vão evoluir. Uma das principais características de uma cidade é a sua complexidade interna, o que dificulta o desenvolvimento de planos que dependem do seu entendimento. Simulação computacional, exemplificada pelo modelo de crescimento urbano SLEUTH, é uma forma possível de ajudar no estudo deste problema. Sua utilização, porém, depende de múltiplas fontes de dados e diversos parâmetros que têm impacto na qualidade dos resultados. O objetivo desta dissertação foi realizar estudos de simulação na cidade de Ponta Grossa - Brasil, usando o modelo SLEUTH, e analisar o seu comportamento utilizando diferentes parâmetros e abordagens para os dados de entrada. Experimentos foram planejados de acordo com diferentes particionamentos dos dados; simulações foram executadas com cada um dos cenários construídos, e os arquivos de saída foram comparados. Até a calibração Final, foi possível observar que o modelo se adapta a forma que a cidade cresce, porém os arquivos de saída indicam uma expansão menor do que esperado, mas os resultados de previsão foram menores do que esperado. Um dos esquemas de regionalização apresentou um desempenho levemente melhor, mas muito perto das outras abordagens, não justificando o tempo a ser gasto no processo de calibração. Os resultados foram analisados e possíveis explicações, envolvendo o modelo e os dados, foram discutidas.
Abstract: Commercial, industrial and public administration activities depend on projecting how cities will evolve. One of the main characteristics of a city is its internal complexity, which makes it difficult to make any planning that depends on their understanding. Computational simulation, exemplified by the growth model SLEUTH, is a possible way to help the study of this problem. Its usage, however, depends on multiple data source and several parameters that have an impact on the quality of results. The objective of this dissertation was to perform simulation studies of the city of Ponta Grossa - Brazil, using the SLEUTH model, and analyze its behavior under the use of different parameters and approaches for data input. Experiments were planned according to different partitioning of the data; simulations were performed with each of the scenarios constructed, and the outputs were compared. Till the Final calibration, it was possible to observe that the model adapts to the way the city growths, although the outputs indicated a smaller expansion than expected; but the prediction results were lower than expected. One of the regionalization schemes presented a slightly better performance, but very near to the other approaches used, not justifying the time to spend in the calibration process. The results are analyzed and possible explanations, involving the model and the data, were discussed.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4173
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