Simulação dos impactos do mercado imobiliário e do aumento do nível do mar no desenvolvimento urbano : agentes e autômatos celulares aplicados à estimativa de cenários futuros em Imbé e Tramandaí, RS
View/ Open
Date
2022Author
Advisor
Academic level
Master
Type
Subject
Abstract in Portuguese (Brasil)
Os municípios da porção norte do litoral do Rio Grande do Sul apresentam dinâmicas populacionais e ambientais com potencial para afetar significativamente seu desenvolvimento urbano durante as próximas décadas. Visando contribuir com a discussão acerca das políticas de planejamento de tal região, este trabalho propõe um modelo computacional - baseado em agentes e autômatos celulares - para simular como tais fenômenos poderão afetar a evolução dos municípios de Imbé e Tramandaí, situados no lito ...
Os municípios da porção norte do litoral do Rio Grande do Sul apresentam dinâmicas populacionais e ambientais com potencial para afetar significativamente seu desenvolvimento urbano durante as próximas décadas. Visando contribuir com a discussão acerca das políticas de planejamento de tal região, este trabalho propõe um modelo computacional - baseado em agentes e autômatos celulares - para simular como tais fenômenos poderão afetar a evolução dos municípios de Imbé e Tramandaí, situados no litoral norte gaúcho. Mais especificamente, foi realizada a modelagem: i) da alocação de atividades no território a partir das preferências dos distintos agentes urbanos; ii) da alteração dos valores do solo decorrente dessa alocação; e iii) do impacto na configuração urbana causado pelo risco de inundações devido ao aumento do nível do mar. A partir de tal proposta de modelo, foram realizadas simulações que produziram diagramas do possível desenvolvimento da área de estudo entre os anos de 2010 e 2040. Mesmo que tais resultados tenham indicado a existência de distorções no funcionamento do modelo, sua análise possibilitou a enumeração de potenciais dinâmicas futuras para o recorte espacial estudado, especialmente em relação ao seu crescimento urbano. ...
Abstract
This study presents a proposal for a hybrid model (based on agents and cellular automata) which aims to analyse the long-term effects of sea level rise and real estate market dynamics on the urban development of coastal cities in Rio Grande do Sul, a state located in south Brazil. The model's operation is based on the Complexity Theory of Cities and seeks to simulate the study area's urban growth by simulating the process of spatial allocation of residential and commercial activities and the va ...
This study presents a proposal for a hybrid model (based on agents and cellular automata) which aims to analyse the long-term effects of sea level rise and real estate market dynamics on the urban development of coastal cities in Rio Grande do Sul, a state located in south Brazil. The model's operation is based on the Complexity Theory of Cities and seeks to simulate the study area's urban growth by simulating the process of spatial allocation of residential and commercial activities and the variations in built form and territorial attributes – such as land value and attractiveness-that result from this process. To accomplish this, specific modules were developed to determine the land value of each part of the territory through the behaviour of individual agents and to compute land attractiveness metrics through the representation of the cellular automaton as a graph. The proposed model is applied in order to simulate the urban development of Tramandaí and Imbé – two coastal municipalities in Rio Grande do Sul – through the years of 2010 to 2040. Even though such results have indicated the existence of distortions in the functioning of the model, the analysis enabled the enumeration of potential future dynamics of urban growth for the area of study. ...
Institution
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Arquitetura. Programa de Pós-Graduação em Planejamento Urbano e Regional.
Collections
-
Applied and Social Sciences (6061)
This item is licensed under a Creative Commons License