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Ciudades y complejidad

Ciudades y complejidad. Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES http://carlosreynoso.com.ar. Objetivos. Poner en tela de juicio los modelos de sentido común respecto de la ciudad y del espacio construido en general Hacer lo propio con la ciencia en general y la complejidad en particular

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Ciudades y complejidad

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Presentation Transcript

  1. Ciudades y complejidad Carlos ReynosoUNIVERSIDAD DE BUENOS AIREShttp://carlosreynoso.com.ar

  2. Objetivos • Poner en tela de juicio los modelos de sentido común respecto de la ciudad y del espacio construido en general • Hacer lo propio con la ciencia en general y la complejidad en particular • Proponer una visión compleja de la ciudad • Las cosas no son lo que parecen, un pequeñísimo cambio significa enormes consecuencias, y el futuro no habrá de ser más de lo mismo

  3. Agenda • Crítica del sentido común • Visión sumaria de la complejidad • Problemas de la geografía urbana y el planeamiento urbano de sentido común • Visión sumaria de la ciudad compleja • Perspectivas y propuestas de trabajo

  4. Crítica del sentido común • El sentido común es lineal, monótono y simplista • Nueve mujeres tardan un mes en tener un hijo • Complejidad implica no linealidad • Errores de concepto en la concepción de no linealidad (p. ej. Edgar Morin y autores de divulgación) • No linealidad no es circularidad • No linealidad es un concepto cuantitativo • Pero el concepto de complejidad no es cuantitativo

  5. Problemas de la concepción de sentido común • La estadística del sentido común es inadecuada • No a la distribución normal • No al muestreo • Sí a la ley de Zipf (Pareto, Mandelbrot) • Sí al modelado complejo • ¿Cuántas ciudades hay con qué número de habitantes? • ¿Cuántos países hay con qué volumen de comercio exterior? • ¿Cuántos terremotos hay de qué intensidad? • ¿Cuántas calles hay de qué extensión?

  6. Otros problemas del sentido común • Densidad • Presuposición de homogeneidad • Determinar los grupos que hay en un conjunto es analíticamente indecidible • Se requiere conocimiento de patrones • Problema de la Unidad Areal Modificable • Correlación geográfica • La mayor parte de las estadísticas son inaplicables

  7. Imágenes de la complejidad • Geometría fractal de la naturaleza y el espacio construido • Autómatas celulares • Modelos basados en agentes • Algoritmo genético y otras metaheurísticas inspiradas en la naturaleza • Gramáticas complejas • Redes complejas y sintaxis espacial

  8. La ciudad es un fractal • Las ciudades planificadas son euclidianas • Las ciudades auto-organizadas son orgánicas-fractales • La geometría fractal propone modelos de crecimiento • Agregación limitada por difusión (DLA) • Agregación preferencial (principio de San Mateo) • Las redes (sociales) son fractales • Los fractales ya no son lo que eran 

  9. Sistemas complejos adaptativos Aplicaciones • Modelos de contagio, difusión de novedades (rumores, modas) • Modelos de proyección de crecimiento, uso de la tierra, desarrollo sustentable, impacto ecológico (SLEUTH), reciclado barrial (gentrification), ambulación de peatones • Modelos de flujo de vehículos (Transims) • Modelos de evacuación

  10. Distribución normal • Cerca del 68% del conjunto se encuentra a 1 desviación estándar de la media, 95 a 2 y 99,7 a 3 • Regla de 68-95-99,7 • Mal llamada “curva de Bell”

  11. Ley de potencia • Independiente de escala = No hay valores normales, ni una media, ni una escala característica • La dispersión de los valores puede ser de orden astronómico

  12. Batty & Longley (cont.)

  13. Análisis innovador de modelos de crecimiento (esp. Orgánico)

  14. Análisis innovador de modelos de crecimiento (esp. Orgánico)

  15. Relación entre jerarquía y distribuciones de Pareto / Zipf Autosimilitud en diversas escalas Distribuciones de ley de potencia Vinculación con la ley de Zipf de rango/frecuencia para las ciudades

  16. Investigaciones de Frankhauser

  17. Aplicaciones Rodina, Rodin, Dumachev – Optimización de patrullaje policial en Moscú Zonas residencias sub-patrulladas: mayor D

  18. Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (1/2) • Warren Hern, U. Colorado (2008)

  19. Baltimore-Washington (Masek & al 2006)

  20. Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (2/2) • Rasgos propios de procesos de criticalidad auto-organizada • http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-y-dinamicas-complejas/ • Metástasis (colonización distante) • Crecimiento rápido • Progresión (tasa creciente de expansión en nuevas colonias) • Invariancia de escala • Topofagia (devora los espacios disponibles) • Falta de mecanismos antagónicos inhibitorios • Apoptosis (resistencia a la extinción normal) • Semejanza con muerte celular programada de Penelas

  21. Estudios de casos con SLEUTH • SLEUTH = Slope, Land use, Exclusion, Urban extent, Transportation, Hillshade • Antes llamado Clarke Cellular Automata Urban Growth Model • Aplicación de referencia en proyección urbana • Desarrollado por Keith Clarke en la UC en Santa Barbara • Las iniciales del nombre describen los datos de entrada • Las reglas se basan en 5 coeficientes

  22. Slope – Término de GIS y análisis geo-espacial (véase DEM) • Se pueden generar de bases de datos topográficas

  23. Excluded • Montañas, aguas, etc

  24. Transportation • Incluye análisis de conectividad (sintaxis espacial)

  25. Hillshade • Usado como fondo para especificar la extensión espacial

  26. Sitio de referencia • http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/gig/

  27. Proyecciones de uso de la tierra de la NASA http://earthobservatory.nasa.gov/Newsroom/view.php?id=24480

  28. Proyección de crecimiento (SLEUTH) Eficiencia aproximada superior al 80%

  29. Predicciones Helsinki 2050* • ’Controlled’ Growth • accessibility • roads as lines • railroads + stations • main roads + railroads • ’Free’ Growth *Ver Urban Generator

  30. Proyección de crecimiento e impacto ecológicohttp://www.insipub.com/rjss/2007/72-82.pdf

  31. Proyección de crecimiento (SLEUTH)

  32. Metronamica(Alternativa a DUEM, pero > € 15.000)

  33. Ejercicio con Metronamica • Archivo de escenario en Documentos>Geonamica>Metronamica…

  34. Ejercicios y documentación incluidos en Demo

  35. Evacuación – Situaciones de pánico • Surgimiento de atascos desproporcionados, senderos de contraflujo, cambios oscilatorios en los contraflujos en los cuellos de botella, brotes de conducta de rebaño, dependencia no monotónica del tiempo de evacuación respecto de parámetros inimaginables (el campo dinámico del piso, la paradoja de Braess), efectos de fricción, efectos de más-rápido-es-más-lento en situaciones de pánico, pánico fantasma, freezing-by-heating, formación de “dedos” viscosos, surgimiento de flujos más ordenados mediante la ampliación de las oscilaciones. • MicroPedSim, SimWalk, SUMO http://www.thp.uni-koeln.de/~as/Mypage/Pedestrians/twodoors.html

  36. Indicadores • Espacios a, b, c y d • a – Un solo vínculo, callejones sin salida • b – Espacios conectados a un callejón • c – Espacios que pertenecen a un anillo • d – Espacios con más de 2 vínculos, formando complejos que no tienen ni a ni b, conteniendo por lo menos 2 anillos con por lo menos un elemento en común

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