6468463826

26 Konrad Dramowicz

Ciekawą próbę symulacyjną przestrzennego modelowania miasta wykonali T. G. Donelly, S. F. Cha pin i S. F. Weiss (1964). W modelu, rozbitym na podmodele producenta i konsumenta, przestrzenną strukturę miasta określają decyzje dotyczące transportu i użytkowania ziemi. Cechą charakterystyczną tych decyzji jest ich zmienność czasowa. Autorzy ci w innych swoich opracowaniach, poprzedzających opisywany model (np. w pracy zawierającej postdykcyjny model Greensboro), modelowali wpływ wielu zmiennych na przestrzeń miejską, wyznaczając syntetyczny_ wskaźnik atrakcyjności (odległości od miejsca pracy, od drogi przelotowej, od szkoły, wyposażenie w sieć kanalizacyjną), który stosunkowo dobrze tłumaczył funkcjonowanie przestrzenne elementów społeczno-gospodarczych miasta.

Do grupy wczesnych modeli symulacyjnych rozwoju miast należy model R. Malm a, G. Olssona i O. Warneryda (1966). Model ten, typu kolonizacji, generuje rozwój budownictwa mieszkaniowego w strefie zewnętrznej miasta Goteborg w oparciu o probabilistyczne charakterystyki takich elementów, jak koszty rozbudowy sieci infrastruktury technicznej lub koszty wynikające z fizjografii terenu.

Zagadnienia symulowania rozwoju budownictwa mieszkaniowego i użytkowania ziemi w mieście stanowiły treść modelu POLIS, w którym zmienne objaśniające opisują użytkowanie ziemi, dostępność poszczególnych obszarów, systemy i potoki transportowe, budownictwo mieszkaniowe w dwóch niezależnych programach, symulujących alternatywnie sieć transportową oraz zaludnienie i użytkowanie ziemi w Kilonii (J. M e i s e, M. W e g e n e r, 1972).

A. G. Houghton (1971) w modelu lokalizacji budownictwa mieszkaniowego jako podstawę symulacji przyjął hipotezę, że wzrost ceny budynków mieszkalnych powoduje zmniejszenie się popytu na te budynki w sposób wykładniczy. Wymienić można poza tym model symulacyjny Pittsburgha (Urban Renewal Simulation Model) W. A. Stegera 1965), cyfrowy growy model P. H o u s e’a i Ph. D. Pattersona Jra 1969), symulujący wpływ czynników ekonomicznych, politycznych i społecznych na wybór decyzji o charakterze organizacji środowiska miejskiego czy model symulujący rozmieszczenie urzędów i instytucji oraz miejski typ użytkowania ziemi w Londynie w latach 1947—1965 (P. J. C o w m a n, J. I r e 1 a n d, D. F i n e, 1967).

Interesującą pracę tego typu przedstawili również A. Mumphrey i A. S e 1 e y (1973), w której model Pennsylvania Planning — Opposition Simulation (PPOS) symulował konflikty związane z lokalizacją szybkiej kolei miejskiej na obszarze wielkiej aglomeracji miejskiej.

Inny typ modelowania cyfrowego miasta reprezentują modele dyfuzyjne, wśród których najbardziej znane są: model ekspansji miasta Seattle (R. L. M o r r i 1 1, 1965a) oraz modele ekspansji getta murzyńskiego w Seattle (R. L. M o r r i 1 1, 1956c) i w Milwaukee (Ch. R. Han-s e 11, W. A. V. Clark, 1970). Postdykcyjne modele ekspansji obejmują zwykle okres kilkunastoletni i o ile są zgodne — mogą służyć do predykcji. Prawdopodobieństwo ekspansji jest niezorientowane azymutalnie, jest ono jednak odwrotnie proporcjonalne do odległości od źródła dyfuzji. Czynnikami modyfikującymi prosty wpływ odległości, poza barierami fizjograficznymi, są m. in. czynnik losowy, efekt dostępności, rodzaj strefy społeczno-ekologicznej, sukcesja użytkowania, efekt współ-