The China Mail - Un modello matematico predice lo sviluppo delle città

USD -
AED 3.672496
AFN 63.50433
ALL 83.192586
AMD 375.730804
ANG 1.790083
AOA 916.999997
ARS 1390.101098
AUD 1.460771
AWG 1.8
AZN 1.696439
BAM 1.693993
BBD 2.007535
BDT 122.298731
BGN 1.709309
BHD 0.376597
BIF 2960.807241
BMD 1
BND 1.28353
BOB 6.91265
BRL 5.240403
BSD 0.996752
BTN 94.473171
BWP 13.741284
BYN 2.966957
BYR 19600
BZD 2.004591
CAD 1.390035
CDF 2282.50088
CHF 0.799635
CLF 0.023381
CLP 923.219739
CNY 6.91185
CNH 6.92254
COP 3674.03
CRC 462.864319
CUC 1
CUP 26.5
CVE 95.504742
CZK 21.333972
DJF 177.489065
DKK 6.500845
DOP 59.330475
DZD 133.010264
EGP 52.874602
ERN 15
ETB 154.083756
EUR 0.869898
FJD 2.257398
FKP 0.752712
GBP 0.755403
GEL 2.679573
GGP 0.752712
GHS 10.921138
GIP 0.752712
GMD 73.50089
GNF 8739.335672
GTQ 7.62808
GYD 208.64406
HKD 7.83245
HNL 26.46399
HRK 6.557007
HTG 130.656966
HUF 339.504022
IDR 16965
ILS 3.137619
IMP 0.752712
INR 94.78205
IQD 1305.703521
IRR 1313249.999923
ISK 124.940227
JEP 0.752712
JMD 156.892296
JOD 0.708969
JPY 160.0815
KES 129.650234
KGS 87.449953
KHR 3992.031527
KMF 428.000223
KPW 900.00296
KRW 1511.290246
KWD 0.30791
KYD 0.830627
KZT 481.867394
LAK 21678.576069
LBP 89256.247023
LKR 313.975142
LRD 182.893768
LSL 17.115586
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.362652
MAD 9.315751
MDL 17.507254
MGA 4153.999394
MKD 53.388766
MMK 2098.832611
MNT 3571.142668
MOP 8.042181
MRU 39.797324
MUR 46.770112
MVR 15.450254
MWK 1728.292408
MXN 18.156455
MYR 4.022502
MZN 63.950186
NAD 17.115586
NGN 1378.509666
NIO 36.680958
NOK 9.74951
NPR 151.156728
NZD 1.74604
OMR 0.38408
PAB 0.996752
PEN 3.472089
PGK 4.307306
PHP 60.530976
PKR 278.184401
PLN 3.72839
PYG 6516.824737
QAR 3.634057
RON 4.435203
RSD 101.684639
RUB 81.655379
RWF 1455.545451
SAR 3.752751
SBD 8.042037
SCR 15.03876
SDG 601.000304
SEK 9.478605
SGD 1.28959
SHP 0.750259
SLE 24.550052
SLL 20969.510825
SOS 569.659175
SRD 37.60102
STD 20697.981008
STN 21.220389
SVC 8.721147
SYP 110.527654
SZL 17.114027
THB 32.960288
TJS 9.523624
TMT 3.5
TND 2.938634
TOP 2.40776
TRY 44.461899
TTD 6.772336
TWD 31.991979
TZS 2579.99977
UAH 43.689489
UGX 3713.134988
UYU 40.344723
UZS 12155.385215
VES 467.928355
VND 26337.5
VUV 119.385423
WST 2.775484
XAF 568.149495
XAG 0.014713
XAU 0.000226
XCD 2.70255
XCG 1.796371
XDR 0.706596
XOF 568.149495
XPF 103.295656
YER 238.600239
ZAR 17.166203
ZMK 9001.208457
ZMW 18.763154
ZWL 321.999592
Un modello matematico predice lo sviluppo delle città
Un modello matematico predice lo sviluppo delle città

Un modello matematico predice lo sviluppo delle città

Ricerca a Bologna e Venezia, come modello area attorno a Pechino

Dimensione del testo:

Dove sorgeranno le future città? Uno studio congiunto di ricercatori delle Università di Bologna e Ca' Foscari Venezia ha tentato di dare una risposta sviluppando un modello matematico per prevedere lo sviluppo urbano futuro, sulla base dei dati storici dell'illuminazione urbana osservata dallo spazio. Analizzando una vasta area attorno a Pechino, la ricerca ha evidenziato che le zone urbane si sviluppano preferenzialmente verso aree pianeggianti e dove sono presenti risorse idriche. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Earth's Future. L'urbanizzazione, cioè l'espansione fisica delle aree urbane con nuovi edifici e infrastrutture, è un fenomeno globale in continua crescita: entro il 2050 il 66% della popolazione mondiale risiederà in aree urbane. Lo studio propone un modello probabilistico che rappresenta nello spazio la dinamica dell'espansione urbana, con un'applicazione specifica su un'area quadrata di 1.000 chilometri per lato, situata nel Nord-Est della Cina, area che comprende Pechino e che ha visto una crescita urbana significativa negli ultimi decenni. I dati relativi all'urbanizzazione sono stati ottenuti da immagini satellitari delle luci notturne, acquisite a una risoluzione spaziale di un chilometro, tra il 1992 e il 2013. Ogni chilometro quadrato nell'area è stato quindi classificato come urbano o non urbano in base all'intensità della sua luminosità notturna. Il modello prevede che negli anni successivi ciascuna cella possa compiere la transizione dallo stato non urbano a quello urbano con una probabilità determinata da variabili geomorfologiche (altitudine, pendenza del terreno, distanza da fiumi e dal mare) e climatiche (temperatura media e precipitazioni). Il modello tiene conto anche della probabilità che l'espansione urbana si orienti verso aree già urbanizzate, più prossime alla periferia delle città. Il modello matematico ha riprodotto accuratamente la distribuzione reale delle aree urbanizzate, restituendo in modo fedele forma e dimensione dei nuovi cluster urbani sviluppati dopo il 1992. I principali fattori che influenzano l'espansione urbana sono di natura geomorfologica, in particolare l'altitudine, la pendenza del terreno e la vicinanza a corsi d'acqua e alla costa. Il risultato è coerente con l'evidenza storica: gli insediamenti umani si sono tradizionalmente concentrati nelle pianure e in prossimità di risorse idriche. "La forza del nostro approccio - afferma Enrico Bertuzzo, professore di Idrologia a Ca' Foscari - sta nella sua capacità di fornire una valutazione formale dei principali fattori che guidano l'espansione urbana, nonché nella sua flessibilità, che lo rende idoneo all'applicabilità in diverse aree del mondo. Grazie alla sua capacità di individuare le aree di preferenziale sviluppo urbano, il modello potrebbe diventare uno strumento utile a supportare la pianificazione urbana sostenibile e la gestione del rischio idrogeologico, soprattutto - conclude - in un contesto di crescente frequenza degli eventi estremi legati al cambiamento climatico".

O.Tse--ThChM