Урбанистика

Описание	Наука, изучающая развитие городских сообществ и систем. Она аккумулирует достижения гуманитарных, социальных и технических наук для того, чтобы развивать города, делать их комфортнее и удобнее для жизни. Урбанистика находится на стыке архитектуры, социологии, экономики, географии, экологии и госуправления. Принято разделять ее на две субдисциплины — городской дизайн (urban design), сосредоточенный на эстетике города, и городское планирование (urban planning) — науку о городском землепользовании и социально-экономическом развитии инфраструктуры.
Область знаний	География, Урбанистика
Авторы	Ле Корбюзье, Джейн Джекобс
Поясняющее видео
Близкие понятия	Город
Среды и средства для освоения понятия	NetLogo, StarLogo Nova, Repast

• https://www.youtube.com/watch?v=DQihVrHiulY

Среды для городского моделирования

	Description
GAMA	Платформа для проведения экспериментов в области многоагентного моделирования. Программы пишутся на языке GAML.
NetLogo	Язык программирования и среда для построения многоагентных моделей. В качестве агентов в системе действуют пятна, черепашки и связи. Ко всем агентам можно обратится. При этом пятна нельзя уничтожить, а связи исчезают, если погибают черепашки, которых они связывают. NetLogo чаще других используется при создании многоагентных моделей, поскольку программы не этом языке понятны специалистам различных предметных областей. Библиотека NetLogo содержит множество готовых моделей по биологии, математике, химии, социология. С этими моделями могут ознакомиться и поиграть ученики.
NetsBlox	Визуальный блочный язык программирования - производный от Scratch и Snap! - внимание уделено сетевым возможностям, интеграции с Google картами. Внутри среды NetsBlox участники проектов могут коллективно редактировать блоки программы так же как это происходит в Google-документах.
StarLogo Nova	StarLogo Nova – среда совместного агентного моделирования в трехмерной среде. Во многом это среда продолжает и развивает традиции языка Scratch. При этом здесь можно ставить серьезные эксперименты и получать воспроизводимые результаты. Центральной метафорой среды является мир (World), в котором можно создавать агенты различных пород.

Модели для города

	Description
Air Pollution - Buses and Cars	Когда модель работает, автобусы непрерывно следуют по дороге. В домах есть люди, которым нужно добираться на работу. Если автобус проезжает мимо дома, человек из этого дома «садится в автобус». Однако, если автобус не прибудет достаточно скоро, вместо этого человек использует личную машину, в результате чего на дороге появится машина, которой необходимо проехать определенное расстояние, прежде чем ее уберут с дороги. Автомобили выбрасывают 1 загрязнение каждые 7 «тиков». Автобусы выбрасывают одно загрязнение каждые 1 тик. Автомобили и автобусы следуют основным правилам дорожного движения: снижайте скорость, если многолюдно, и останавливайтесь, если впереди нет места для движения.
Artificial Anasazi	Проект был посвящен воспроизведению древнеиндейской культуры анасази в виде цифрового искусственного общества. Была смоделирована динамика города Кайента (Аризона, США) в период с 900 по 1350 год нашей эры, после которого упомянутая цивилизация исчезла. Главный вопрос для археологов был следующий: почему так произошло? С использованием расширенной версии модели Sugarscape была создана окружающая агентов среда с учетом гидрологических особенностей территории, плодородности почвы, засушливости и других параметров. В свою очередь, расселение анасази по территории в рамках цифровой модели осуществлялось на основе данных, собранных лабораторией годичных колец Аризонского университета (Tree Ring Laboratory at the University of Arizona). Each agent represents a household of five persons. Each household makes annual decisions on where to farm and where to settle. A household has an age, and a stock of food surplus previous years. Each cell represents a 100 meter by 100 meter space. Each cell is within one of the different zones of land: General Valley Floor, North Valley Floor, Midvalley Floor, Arable Uplands, Uplands Non-Arable, Kinbiko Canyon or Dunes. These zones have agricultural productivity that is determined by the Palmer Drought Severity Index (PDSI).
GenderDeSegregationSchool	Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году, которые считываются из файла school.txt, и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца
School Choice ABM	Модель "School Enrollment" представляет собой модель, которая иллюстрирует систему школьного образования в Чили, основанную на рыночных принципах. В этой модели студенты могут выбирать между различными типами школ: государственными, частными с ваучерами и частными платными. Модель изображает город, в котором расположены школы и студенты. schools-own - enrollment achievement traffic-lights-color is-private? students-own - target enrolled? income years-in-school school-achievement Есть версии, когда имеют дополнительные атрибуты, такие как географическое положение, сектор (государственная или частная), стоимость обучения, уровень достижений студентов, максимальная вместимость, год открытия и закрытия, а также вероятность того, что о ней узнают ученики.
School Education Competition	Модель описывает роль образования в повышении социального статуса и содействии социальной мобильности, подчеркивая, что семьи прилагают все усилия для получения лучших образовательных возможностей, особенно в странах с высокой конкурентностью в сфере образования (Китай). Эта модель позволяет исследовать динамику образовательной конкуренции и влияние различных факторов на качество образования и равенство возможностей среди студентов.
Segregation (model)	Модель сегрегации Модель сегрегации Шеллинга – это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации. Принципы: - Минимальная толерантность к различиям: Люди склонны предпочитать окружение, где большинство соседей принадлежат к той же группе, что и они сами. Однако они могут терпеть некоторую долю соседей другой группы. - Пороговая толерантность: Существует пороговый уровень доли соседей другой группы, выше которого человек начинает чувствовать себя некомфортно и стремится переехать в район с большей однородностью. - Переезд при превышении порога: Если доля соседей другой группы превышает установленный порог, человек решает переехать. Этот переезд приводит к тому, что районы становятся всё более сегрегированными.
Sugarscape model	Sugarscape model (сахарная модель) - один из методов(моделей) разработки искусственного общества. Модель стала популярна благодаря известной работе «Growing Artificial Societies». Является одной из простых моделей и прекрасным инструментом для обсуждения и экспериментального исследования ряда научных вопросов. Имеется некоторая окружающая среда — сахарный ландшафт, где в двумерном пространстве разбросан сахар — где-то больше, где-то меньше; и туда же помещены агенты-жуки, которые ползают по сахарному ландшафту по простым правилам: агенту надо есть сахар, и он перемещается туда, где сахара больше. Так они двигаются, поедают сахар, который появляется в той или иной точке тоже по каким-то законам. Наблюдая за поведением агентов на экране мы видим то, что Джошуа Эпштейн и Роберт Акстелл определили как прото-историю или Proto-Narrative
Traffic jams	Модель формирования и рассасывания дорожной пробки, реализованная в нескольких средах многоагентного моделирования Принципы: Эмерджентное поведение: Формирование пробки является результатом коллективного поведения агентов-автомобилей, а не предписанным поведением отдельного агента. Непредсказуемость: Модель может быть стохастической, то есть случайные факторы, такие как непредсказуемое поведение водителей, могут влиять на формирование и рассасывание пробки. Адаптация: Агенты-автомобили могут адаптироваться к изменяющимся условиям движения, например, меняя свою скорость или маршрут.
Urban Suite - Awareness	Модель определяет теоретический уровень «осведомленности» человека в городской среде на основе случайного контакта человека с информационными центрами. В модели информационными центрами являются любые источники обмена позитивной информацией. В этой модели каждый человек обладает некоторой степенью «осведомленности», которая измеряется в «очках осведомленности». Существует дискретный набор «уровней» осознания, которых могут достичь люди. Человек может быть «неосведомленным» (0–5 баллов), «осведомленным» (5–10 баллов), «хорошо информированным» (10–15 баллов) или «активистом» (более 15 баллов). Чтобы обрести осознанность, человек либо бежит в центр, где получает пять очков осознанности; или находится под влиянием хорошо информированного человека. Если одно из этих событий не произойдет в течение заданного временного шага (tick), человек потеряет одно очко осведомлённости (вплоть до нуля). Когда человек становится активистом (15 точек осознания), формируется новый центр. Новые информационные центры окрашены в синий цвет, а первоначальные информационные центры - в зеленый. Если никто не вступает в контакт с центром в течение заданного времени (см. ползунок НЕИСПОЛЬЗОВАНИЕ-ОГРАНИЧЕНИЕ), центр исчезает из мира. Если какой-либо информационный/рекламный метод или место не приносит результатов, в конечном итоге он будет закрыт.
Urban Suite - Economic Disparity	Когда в мире появляется новое место работы, оно случайным образом выбирает некоторое количество местоположений (управляемое ползунком КОЛИЧЕСТВО ИСПЫТАНИЙ) и выбирает то, которое имеет самую высокую цену (то есть стоимость земли). Поначалу это может показаться иррациональным, но в этой модели предполагается, что рабочие места перемещаются туда, где находится богатство. Если в определенной области денег больше, то есть более состоятельные люди, которые могут потратить эти деньги на товары и услуги. В этой модели есть два принципиально разных типа людей — «бедные» люди (показаны синим цветом) и «богатые» люди (показаны розовым цветом), и у них разные приоритеты. Оба типа людей желают располагаться недалеко от места работы. Однако богатые люди ищут место с хорошим качеством, не обращая внимания на цену, в то время как бедные люди ищут места с низкой ценой, не обращая внимания на качество.

Данные для городского моделирования

	Description
Bills of Mortality (dataset)	Датасет причин смертности в Лондоне в 17 - 18 веке. 1657 - 1758 - столетие. 7381 строка в таблице
Cities (dataset)	Фрагмент из датасета, где хранилось более 140 000 записей о городах с населением более 1 000 жителей. В этом датасете 478 записей. Только городов с населением от 1 млн человек. Датасет используется в нескольких географических проектах в Kepler, App Inventor и других цифровых средствах
Graduate (dataset)	Данные по выпускникам - год, численность, данные по зарплатам, демография, работа по профессии, причины выбора https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/graduates/graduates.csv Может быть использован в связке с RAWGraphs