Прогнозирование землепользования предполагает проектирование распределения и интенсивности деятельности, генерирующей поездки в городской местности . На практике модели землепользования определяются спросом , используя в качестве входных данных совокупную информацию о росте, полученную в результате совокупной экономической прогнозной деятельности. Оценки землепользования являются входными данными для процесса планирования перевозок .
Обсуждение прогнозирования землепользования начнется с обзора усилий по исследованию транспорта в районе Чикаго (CATS). Исследователи CATS проделали интересную работу, но не создали переносимую модель прогнозирования, а исследователи в других местах работали над разработкой моделей. После обзора работы CATS обсуждение перейдет к первой широко известной и подражаемой модели: модели Лоури, разработанной Айрой С. Лоури, когда он работал в Pittsburgh Regional Economic Study. Модели Лоури второго и третьего поколения теперь доступны и широко используются, а также интересные функции, включенные в модели, которые не используются широко.
Сегодня деятельность по планированию транспорта, связанная с организациями городского планирования, является местом заботы и подпитки региональных моделей землепользования. В США интерес к моделям и их использование быстро растет после длительного периода ограниченного использования. Интерес также значителен в Европе и других местах.
Несмотря на то, что большинство агентств по городскому планированию в США не используют формальные модели землепользования, нам необходимо понимать предмет: концепции и аналитические инструменты формируют то, как рассматриваются и решаются вопросы землепользования/транспорта; в исследовательском сообществе наблюдается значительный интерес, в котором произошли важные события; а с 1990-х годов появилось новое поколение моделей землепользования, таких как LEAM и UrbanSim, которые отходят от этих агрегированных моделей и включают инновации в моделировании дискретного выбора, микросимуляции, динамике и географических информационных системах.
Короче говоря, анализ CATS 1950-х годов был «умом и руками» распределять рост. Продуктом были карты, разработанные с помощью процесса, основанного на правилах. Правила, по которым распределялось землепользование, основывались на современных знаниях и концепциях, и трудно было винить CATS на этом основании. CATS воспользовалась обширной работой Колина Кларка по распределению плотности населения вокруг городских центров. Были доступны теории формы города, в частности концепции сектора и концентрического круга . Понятия городской экологии были важны в Чикагском и Мичиганском университетах . Социологи и демографы Чикагского университета начали свою серию опросов окрестностей с экологической подоплеки. Дуглас Кэрролл, директор CATS, учился у Амоса Хоули , городского эколога из Мичигана.
Колин Кларк изучал плотность населения многих городов и обнаружил следы, похожие на те, что на рисунке. Исторические данные показывают, как линия плотности менялась с годами. Чтобы спрогнозировать будущее, используют изменения параметров как функцию времени, чтобы спрогнозировать форму плотности в будущем, скажем, через 20 лет. Город распространяется подобно леднику. Площадь под кривой определяется прогнозами численности населения.
CATS провела обширные исследования землепользования и деятельности, воспользовавшись работой Чикагской плановой комиссии. Прогнозирование деятельности Хока показало, какие виды землепользования и деятельности будут учтены в кривой плотности. Существующие данные о землепользовании были выстроены в поперечном сечении. Землепользование было распределено в соответствии с существующей моделью.
Исследуемая территория была разделена на зоны анализа транспорта: небольшие зоны, где было много активности, более крупные зоны в других местах. Первоначальная схема CATS отражала ее связи со штатом Иллинойс. Зоны простирались далеко от города. Зоны были определены с учетом данных переписи на уровне кварталов и мелких гражданских единиц. Они также стремились к однородному использованию земли и атрибутам городской экологии.
Первые прогнозы землепользования в CATS выстраивали застройки с использованием «ручных» методов, как и было заявлено. Мы не осуждаем «ручной» метод — тогдашнее состояние компьютеров и систем данных вынуждало к этому. Это было распределение землепользования на основе правил. Рост был принудительной функцией, как и входные данные из экономического исследования. Рост говорил о том, что конверт плотности населения должен был сместиться. Землепользование, подразумеваемое сочетанием видов деятельности, распределялось из соображений «Где доступна земля?» и «Каково ее использование сейчас?». Некоторые виды деятельности распределяются легко: сталелитейные заводы, склады и т. д.
Концептуально правила распределения кажутся важными. В городском землепользовании много пространственной автокорреляции ; она обусловлена зависимостью от исторического пути: такого рода вещи начались здесь и дают семена того же самого. Эта автокорреляция была несколько утеряна на этапе от «вручную» к аналитическим моделям.
Процедура CATS не была воспринята с одобрением профессиональной группой специалистов по городскому транспортному планированию, и в конце 1950-х годов возник интерес к разработке аналитических процедур прогнозирования. Примерно в то же время появились схожие интересы по удовлетворению потребностей в городской реконструкции и планировании канализации, а также интерес к аналитическому городскому анализу возник в политологии, экономике и географии.
Сразу после работы CATS несколько агентств и исследователей начали изучать аналитические методы прогнозирования, и между 1956 и началом 1960-х годов появилось несколько методов моделирования. Ирвин (1965) дает обзор состояния появляющихся моделей. Одна из моделей, модель Лоури, получила широкое распространение.
При поддержке сначала местных организаций, а затем гранта Фонда Форда для корпорации RAND , Айра С. Лоури провел трехлетнее исследование в столичном районе Питтсбурга. (Работа в RAND будет рассмотрена позже.) Среда была богата данными, и имелись хорошие профессиональные связи в формирующемся акценте на местоположение и региональную экономику на экономическом факультете Питтсбургского университета под руководством Эдгара М. Гувера. Структура модели Лоури показана на блок-схеме.
Блок-схема дает логику модели Лоури. Она управляется спросом. Во-первых, модель реагирует на увеличение базовой занятости. Затем она реагирует на последующие воздействия на деятельность сферы услуг. Как Лоури рассматривал свою модель и как показывает блок-схема, модель решается итерацией. Но структура модели такова, что итерация не нужна.
Хотя язык, дающий обоснование спецификации модели, является экономическим языком, а Лоури — экономист, модель не является экономической моделью. Цены, рынки и тому подобное не входят в нее.
Обзор публикации Лоури позволит определить причины, по которым его подход был широко принят. Публикация стала первой полной разработкой модели, анализа данных и проблем обработки, а также вычислений. Сочинение Лоури превосходно. Он откровенен и излагает свои рассуждения в ясной манере. Можно представить себе аналитика, читающего Лоури в другом месте и думающего: «Да, я могу это сделать».
Интересно распространение инноваций этой модели. Лоури не занимался консалтингом, а его устные контакты с профессионалами в области транспорта были весьма ограничены. Его интересовала и интересует экономика жилищного строительства. Лоури мало или совсем не занимался «продажами». Мы узнаем, что люди будут обращать внимание на хорошие тексты и идеи, время которых пришло.
Модель широко использует гравитацию или взаимодействие, затухающее с функциями расстояния . Использование идей «модели гравитации» было обычным явлением в то время, когда Лоури разрабатывал свою модель; действительно, идея модели гравитации в то время существовала по крайней мере 100 лет. Она находилась в стадии значительного усовершенствования во время работы Лоури; такие люди, как Алан Вурхиз , Морт Шнайдер, Джон Гамбург , Роджер Крейгон и Уолтер Хансен , внесли важный вклад. (См. Carrothers 1956).
Модель Лоури стала отправной точкой для работы в ряде мест. Голднер (1971) прослеживает ее влияние и внесенные изменения. Стивен Патнэм из Пенсильванского университета использовал ее для разработки PLUM (проективной модели землепользования) и I(инкрементальной)PLUM. Мы считаем, что производные Лоури используются в большинстве исследований MPO, но большинство современных исследователей не признают наследия Лоури, производные находятся на один или два шага дальше от материнской логики.
Анализ PJ (Penn-Jersey, большой Филадельфийский регион) оказал незначительное влияние на практику планирования. Однако он иллюстрирует, что могли бы сделать планировщики, учитывая доступные строительные блоки знаний. Это введение в некоторые работы исследователей, которые не являются практикующими планировщиками.
Исследование PJ широко охватывало концепции и методы. Оно выходило далеко за рамки усилий CATS и Лоури, особенно используя преимущества того, что появилось в конце 1950-х годов. Оно хорошо финансировалось и рассматривалось государством и Бюро общественных дорог как исследовательская и практическая работа по планированию. Его директор имел опыт работы в государственном управлении, а руководящий персонал был связан с отделом городского планирования в Университете Пенсильвании. Исследование PJ было ориентировано на планирование и политику.
Исследование PJ опиралось на несколько факторов «в воздухе». Во-первых, было много волнения по поводу анализа экономической активности и прикладной математики, которая использовала, поначалу, линейное программирование. TJ Koopmans , разработчик анализа активности, работал в сфере транспорта. Была тяга к транспортным (и коммуникационным) приложениям, и инструменты и заинтересованные специалисты были доступны.
Была работа по потокам в сетях, через узлы и местоположение активности. Орден (1956) предложил использовать уравнения сохранения, когда сети включали промежуточные режимы; потоки от источников сырья через производственные предприятия на рынок рассматривались Бекманном и Маршаком (1955), а Голдман (1958) рассматривал товарные потоки и управление пустыми транспортными средствами.
Также рассматривались задачи максимального потока и синтеза (Boldreff 1955, Gomory и Hu 1962, Ford и Fulkerson 1956, Kalaba и Juncosa 1956, Pollack 1964). Balinski (1960) рассматривал проблему фиксированной стоимости. Наконец, Cooper (1963) рассматривал проблему оптимального расположения узлов. Проблема инвестиций в пропускную способность линии рассматривалась Garrison и Marble (1958), а вопрос о связи между длиной единицы времени планирования и инвестиционными решениями поднимался Quandt (1960) и Pearman (1974).
Второй набор строительных блоков развивался в экономике местоположения, региональной науке и географии . Эдгар Данн (1954) предпринял расширение классического анализа фон Тюнена местоположения использования сельских земель. Кроме того, в Европе было много работы по взаимосвязи экономической деятельности и транспорта, особенно в эпоху развертывания железных дорог, немецкими и скандинавскими экономистами. Эта работа была синтезирована и дополнена в 1930-х годах Августом Лёшем , а его «Расположение экономической деятельности» была переведена на английский язык в конце 1940-х годов. Работа Эдгара Гувера с тем же названием также была опубликована в конце 1940-х годов. Анализ Данна был в основном графическим; статическое равновесие утверждалось путем подсчета уравнений и неизвестных. Не было никакой эмпирической работы (в отличие от Гаррисона 1958). Для своего времени работа Данна была довольно элегантной.
Вскоре последовала работа Уильяма Алонсо (1964). Она была во многом смоделирована по образцу Данна и также была продуктом Пенсильванского университета. Хотя книга Алонсо была опубликована только в 1964 году, ее содержание было довольно широко известно и раньше, поскольку было предметом докладов на профессиональных встречах и семинарах Комитета по городской экономике (CUE). Работа Алонсо стала гораздо более широко известной, чем работа Данна, возможно, потому, что она была сосредоточена на «новых» городских проблемах. Она ввела понятие ренты предложения и рассмотрела вопрос о количестве потребляемой земли как функции ренты предложения.
Также была доступна книга Wingo (1961). Она отличалась по стилю и направленности от книг Алонсо и Данна и больше касалась вопросов политики и планирования. В важной, но малоизвестной книге Данна был проведен анализ ренты местоположения, ренты, которую Маршалл называл рентой ситуации. Ее ключевое уравнение было:
где: R = рента за единицу земли, P = рыночная цена за единицу продукции, c = себестоимость производства за единицу продукции, d = расстояние до рынка и t = удельные транспортные расходы.
Кроме того, имелись также графики спроса и предложения.
Эта формулировка Данна очень полезна, поскольку она показывает, как арендная плата за землю связана с транспортными расходами. Начальная точка городского анализа Алонсо была похожа на Данна, хотя он уделил больше внимания очистке рынка субъектами, претендующими на пространство.
Вопрос о том, как именно арендная плата связана с транспортом, был заострён теми, кто воспользовался свойствами двойственности линейного программирования. Во-первых, существовала перспектива пространственного ценового равновесия, как у Хендерсона (1957, 1958). Затем Стивенс (1961) объединил концепции аренды и транспорта в простой, интересной статье. Кроме того, Стивенс показал некоторые характеристики оптимальности и обсудил децентрализованное принятие решений. Эта простая статья заслуживает изучения сама по себе и потому, что модель в исследовании PJ перенесла анализ в городскую зону, что является значительным шагом.
В статье Стивенса 1961 года использовалась версия линейного программирования задачи транспортировки, назначения, перемещения масс Купманса, Хичкока и Канторовича. Его анализ предоставил явную связь между транспортировкой и арендной платой за местоположение. Она была довольно прозрачной и ее можно было легко расширить. В ответ на начало исследования PJ Герберт и Стивенс (1960) разработали основную модель исследования PJ. Обратите внимание, что эта статья была опубликована до статьи 1961 года. Тем не менее, статья 1961 года появилась первой в размышлениях Стивенса.
Модель Герберта–Стивенса была сосредоточена на жилье, и общее исследование исходило из того, что целью транспортных инвестиций и связанных с ними политических решений было сделать Филадельфию хорошим местом для жизни. Подобно статье Стивенса 1961 года, модель предполагала, что индивидуальный выбор приведет к общей оптимизации.
Регион PJ был разделен на u небольших областей, распознающих n групп домохозяйств и m жилых пучков. Каждый жилой пучок был определен по дому или квартире, уровню удобств в районе (парки, школы и т. д.) и набору поездок, связанному с участком. Существует целевая функция:
где x ihk — количество домохозяйств в группе i, выбирающих жилой пакет h в районе k . Элементы в скобках — bih (бюджет, выделенный i на пакет h ) и c ihk — стоимость покупки h в районе k . Короче говоря, сумма разниц между тем, что домохозяйства готовы заплатить, и тем, что им приходится платить, максимизируется; излишек максимизируется. Уравнение ничего не говорит о том, кто получает излишек: он делится между домохозяйствами и теми, кто предоставляет жилье неизвестным образом. Для каждой области существует уравнение ограничения, ограничивающее использование земли для жилья доступным предложением земли.
где: s ih = земля, используемая для пучка h L k = предложение земли в районе k
И для каждой группы домохозяйств существует уравнение ограничений, гарантирующее, что все люди смогут найти жилье.
где: N i = количество домохозяйств в группе i
Переменная политики является явной, земля, доступная в областях. Земля может быть сделана доступной путем изменения зонирования и перепланировки земель. Другая переменная политики является явной, когда мы записываем двойственную задачу максимизации, а именно:
При условии:
Переменные — r k (арендная плата в районе k ) и v i — неограниченная переменная субсидии, специфичная для каждой группы домохозяйств. Здравый смысл подсказывает, что политика будет лучше для одних, чем для других, и это является обоснованием переменной субсидии. Переменная субсидии также является переменной политики, поскольку общество может решить субсидировать бюджеты на жилье для некоторых групп. Уравнения ограничений могут вынуждать к таким действиям политики.
Очевидно, что схема Герберта-Стивенса очень интересна. Также очевидно, что она ориентирована на жилье, а связь с планированием транспорта слаба. На этот вопрос можно ответить, когда мы рассмотрим общую схему для изучения, блок-схему одной итерации модели. То, как работает схема, требует небольшого изучения. На схеме не так много говорится о транспорте. Изменения в транспортной системе отображаются на схеме так, как будто они являются вопросом политики.
Слово «симулировать» появляется в полях пять, восемь и девять. Разработчики моделей PJ сказали бы: «Мы делаем выбор относительно транспортных улучшений, изучая, как улучшения работают через городское развитие. Мерой заслуги является экономический излишек, созданный в жилищном секторе».
Ученые обратили внимание на исследование PJ. В то время действовал Комитет по городской экономике. Комитет финансировался Фондом Форда для оказания помощи в развитии зарождающейся области городской экономики. Он часто встречался в Филадельфии для обзора работы PJ. Стивенс и Герберт были менее вовлечены по мере продвижения исследования. Харрис осуществлял интеллектуальное руководство и опубликовал довольно много об исследовании (1961, 1962). Однако влияние PJ на практику планирования было нулевым. Исследование не выдвигало транспорт на первый план. Были неразрешимые проблемы с данными. Многое было обещано, но так и не выполнено. Модель Лоури уже была доступна.
.png/1280px-KainModel_(1).png)
Около 1960 года Фонд Форда предоставил грант корпорации RAND для поддержки работы над проблемами городского транспорта. (Работа Лоури была частично поддержана этим грантом) Работа была размещена в логистическом отделе RAND, где размещались экономисты RAND. Руководителем этого отдела тогда был Чарльз Цвик, который ранее работал над транспортными вопросами.
Работа RAND охватывала диапазон от новых технологий и стоимости туннелирования до моделей городского планирования и анализов с политическими последствиями. Некоторые исследователи RAND были постоянными сотрудниками. Большинство, однако, были импортированы на короткие периоды времени. Работа была опубликована в нескольких форматах: сначала в сериях RAND P и RM, а затем в профессиональных изданиях или в виде книги. Часто одна и та же часть работы доступна в разных формах в разных местах литературы.
Несмотря на разнообразие тем и стилей работы, одна тема проходит через всю работу RAND – поиск руководств экономической политики. Мы видим эту тему в Kain (1962), которую обсуждают де Нойфвилль и Стаффорд, а рисунок адаптирован из их книги.
Модель Кейна рассматривала прямые и косвенные эффекты. Предположим, что доход увеличивается. Увеличение оказывает прямое влияние на время в пути и косвенное влияние через использование земли, владение автомобилем и выбор способа передвижения. Работа, поддержанная в RAND, также привела к Meyer, Kain и Wohl (1964). Эти части работы в RAND оказали значительное влияние на последующий анализ (но не столько на практику, сколько на политику). Джон Мейер стал президентом Национального бюро экономических исследований и работал над переориентацией направлений его работы. Городской анализ в стиле Кейна сформировал ядро многолетних усилий и привел к публикациям объемом в книгу (см., например, G. Ingram, et al., The NBER Urban Simulation Model, Columbia Univ. Press, 1972). После службы в ВВС Кейн перешел в Гарвард, сначала чтобы перенаправить Департамент городского планирования. Через некоторое время он перешел в Школу Кеннеди, и он, вместе с Хосе А. Гомесом-Ибаньесом, Джоном Мейером и К. Ингрэмом, провел большую часть работы в стиле анализа экономической политики. Мартин Воль перешел из RAND, в конечном итоге, в Университет Карнеги-Меллона, где он продолжил свой стиль работы (например, Воль 1984).
Идея о том, что влияние политики на городское развитие может быть смоделировано, была темой конференции в Корнелле в начале 1960-х годов; были сформированы коллегии, возникло несколько направлений работы. Несколько человек разработали довольно простые (с сегодняшней точки зрения) игры-симуляторы. Развитие землепользования было результатом сил гравитационного типа, и проблема заключалась в конфликтах между застройщиками и планировщиками, когда планировщики вмешивались в рост. CLUG и METROPOLIS — два довольно известных продукта из этого направления работы (они были SimCity своего времени); должно быть, есть двадцать или тридцать других подобных игр планировщик против застройщика в политическом контексте. Кажется, было мало серьезных попыток проанализировать использование этих игр для формулирования политики и принятия решений, за исключением работы в фирме Environmetrics.
Питер Хаус, один из ветеранов Корнеллской конференции, основал environmetrics в начале 1960-х годов. Она также начиналась с относительно простых игровых идей. Примерно за десятилетний период комплексность игровых устройств постепенно улучшалась, и, в отличие от других игровых подходов, транспортировка сыграла свою роль в их формулировании. Работа Environmetrics перешла в Агентство по охране окружающей среды и некоторое время продолжалась в Вашингтонском центре экологических исследований Агентства по охране окружающей среды.
Модель, известная как River Basin, была обобщена до GEM (модель общей оценки окружающей среды), а затем породила SEAS (модель стратегической оценки окружающей среды) и SOS (Son of SEAS). Было довольно много разработок по мере обобщения моделей, слишком много, чтобы обсуждать их здесь.
Самое интересное, что следует отметить, — это изменение способа использования моделей. Использование перешло от позиции «играть в игры» к позиции «оценивать влияние федеральной политики». Модель (и уравнения, и данные) рассматривается как обобщенный город или города. Она отвечает на вопрос: каково будет влияние предлагаемой политики на города?
Примером обобщенного ответа на вопрос является LaBelle and Moses (1983). La Belle and Moses реализуют процесс UTP в типичных городах, чтобы оценить влияние нескольких политик. Нет никакой тайны, почему использовался этот подход. Хаус перешел из Агентства по охране окружающей среды в Министерство энергетики, и исследование было подготовлено для его офиса.
Группа в Чапел-Хилл, в основном под руководством Стюарта Чапина, начала свою работу с простых аналитических устройств, несколько похожих на те, что используются в играх. Результаты включают Чапина (1965), Чапина и Х. К. Хайтауэра (1966) и Чапина и Вайса (1968). Эта группа впоследствии сосредоточилась на (1) способах, которыми люди делают компромиссы при выборе жилой недвижимости, (2) ролях застройщиков и решений застройщиков в процессе городского развития и (3) информации о выборе, полученной в ходе исследований опросов. Лансинг и Мюллер (1964 и 1967) в Исследовательском центре опросов работали в сотрудничестве с группой Чапел-Хилл над разработкой части этой последней информации.
Первая работа была посвящена простым вероятностным моделям роста. Она быстро перешла от этого стиля к игровым интервью для изучения предпочтений в отношении жилья. Опрошенным лицам давали «деньги» и набор жилищных атрибутов — тротуары, гараж, количество комнат, размер участка и т. д. Как они тратят свои деньги? Это ранняя версия игры The Sims. Работа также начала изучать поведение разработчиков, как упоминалось. (См.: Kaiser 1972).
В дополнение к обзорам на собраниях CUE и сессиях на профессиональных встречах, было предпринято несколько организованных усилий по обзору прогресса в моделировании землепользования. Ранней попыткой был выпуск журнала Американского института планировщиков за май 1965 года под редакцией Б. Харриса. Следующей крупной попыткой стала конференция Совета по исследованию автомагистралей в июне 1967 года (HRB 1968), и она была наиболее конструктивной. Эта ссылка содержит обзорную статью Лоури, комментарии Чапина, Алонсо и других. Особый интерес представляет Приложение A, в котором перечислены несколько способов адаптации аналитических устройств для использования. Робинсон (1972) дает представление о моделировании, ориентированном на городскую реконструкцию. Были и критические обзоры (например, Brewer 1973, Lee 1974). Пак (1978) рассматривает практику агентств; он рассматривает четыре модели и ряд примеров их применения. (См. также Zettel and Carll 1962 и Pack and Pack 1977). Обсуждение выше было ограничено моделями, которые больше всего повлияли на практику (Лоури) и теорию (П. Дж. и т. д.), есть еще дюжина, которые отмечены в обзорах. Несколько из них касаются расположения розничной торговли и промышленности. Есть несколько, которые были ориентированы на проекты городской реконструкции, где транспорт не был проблемой.
Инструменты анализа землепользования, полученные от Лоури, находятся в MPO. MPO также обладают значительными возможностями данных, включая ленты и программы переписи, информацию о землепользовании различного качества, а также опыт обследований и данные на основе обследований. Хотя работа с большими моделями продолжается, в работе агентств и консультантов в США доминирует анализ мелких деталей. Одной из причин является требование к заявлениям о воздействии на окружающую среду . Энергия, шум и загрязнение воздуха вызывают беспокойство, и были разработаны специальные методы для анализа этих тем. В последнее время возрос интерес к использованию сборов застройщиков и/или других действий, связанных с транспортировкой застройщиков. Ощущаемая нехватка средств на автомагистрали и транзит является одним из мотивов для изъятия ресурсов или действий у застройщиков. Существует также давняя этика, что те, кто вызывает расходы, должны платить. Наконец, есть небольшое количество теоретической или академической работы. Небольшой — это ключевое слово. Исследователей мало, и литература ограничена.
Последующее обсуждение сначала подчеркнет последнюю, теоретически ориентированную работу. Затем оно обратится к возобновленному интересу к моделям планирования на международной арене. Современный поведенческий, академический или теоретический анализ транспорта и землепользования датируется примерно 1965 годом. Под современным мы подразумеваем анализ, который выводит совокупные результаты из микроповедения. Первые модели были по характеру Герберта-Стивенса. Подобно модели PJ, они:
Впоследствии произошло три важных события:
Модель Герберта-Стивенса не была поведенческой моделью в том смысле, что она не пыталась сопоставить микро- и макроповедение. Она предполагала рациональное, максимизирующее поведение локаторов. Но это было связано с макроповедением и политикой, предполагая некую централизованную власть, которая предоставляла субсидии. Уитон (1974) и Андерсон (1982) модифицировали подход Герберта-Стивенса разными, но довольно простыми способами, чтобы справиться с искусственностью формулировки Герберта-Стивенса.
Альтернатива PJ, традиция Герберта-Стивенса была заложена, когда Эдвин С. Миллс, известный как отец современной городской экономики, взялся за проблему более широкого охвата. Начиная с Миллса (1972), Миллс разработал линию работы, дающую больше публикаций и продолжения работы других, особенно его студентов.
Используя геометрию Манхэттена, Миллс включил транспортный компонент в свой анализ. Однородные зоны, определяемые транспортной системой, были проанализированы как расположенные на расстоянии x целых шагов от центральной зоны с помощью геометрии Манхэттена. Миллс рассматривал перегруженность, назначая целочисленные меры уровням обслуживания, и он рассматривал затраты на увеличение пропускной способности. Для организации потоков Миллс предполагал наличие одного экспортного объекта в центральном узле. Он допускал компромиссы между капиталом и арендной платой за землю, что приводило к появлению самых высоких зданий в центральных зонах.
Если выразить это в довольно длинном, но не трудном для понимания формате линейного программирования, то система Миллса минимизирует затраты на землю, капитал, рабочую силу и перегрузку, при условии ряда ограничений на количества, влияющие на систему. Один из них — экзогенно заданный вектор уровней экспорта. Миллс (1974a,b) разрешил экспорт из нецентральных зон, а другие модификации изменили способы измерения перегрузки и разрешили использовать более одного вида транспорта.
Что касается видов деятельности, Миллс ввел коэффициент типа «затраты-выпуск» для видов деятельности; aqrs, обозначает затраты земли q на единицу продукции r с использованием производственной технологии s. TJ Kim (1979) последовал традиции Миллса, добавив сочленяющиеся сектора. Работа, кратко рассмотренная выше, придерживается закрытой формы, сравнительного статистического способа мышления. В этой заметке теперь будет рассмотрена динамика.
В литературе даются довольно разнообразные утверждения о том, что означает рассмотрение динамики. Чаще всего есть комментарий о том, что время рассматривается явным образом, и анализ становится динамическим, когда результаты исчерпываются с течением времени. В этом смысле модель PJ была динамической моделью. Иногда динамика операционализируется, позволяя вещам, которые считались статическими, меняться со временем. Капитал привлекает внимание. Большинство моделей типа, обсуждавшегося ранее, предполагают, что капитал податлив, и динамика рассматривается, если капитал рассматривается как долговечный, но подверженный старению — например, однажды построенное здание остается там, но становится старше и менее эффективным. Со стороны людей рассматривается внутригородская миграция. Иногда также есть информационный контекст. Модели предполагают идеальную информацию и предвидение. Давайте ослабим это предположение.
Anas (1978) является примером статьи, которая является «динамичной», поскольку она рассматривает долговечный капитал и ограниченную информацию о будущем. Жители были мобильны; часть жилого фонда была долговечной (окраинной), но жилой фонд в центре города был подвержен устареванию и заброшенности.
Люди, работающие в других традициях, склонны подчеркивать обратную связь и стабильность (или отсутствие стабильности), когда они думают о «динамике», и есть некоторая литература, отражающая эти способы мышления. Наиболее известная из них — Forester (1968), которая вызвала огромное количество критики, а некоторые последовали за вдумчивыми расширениями (например, Chen (ред.), 1972)
Роберт Кросби в Исследовательском офисе университета Министерства транспорта США был очень заинтересован в применении динамики к городскому анализу, и когда программа DOT была активна, некоторые работы были спонсированы (Kahn (ред.) 1981). Финансирование этой работы закончилось, и мы сомневаемся, что была заложена какая-либо новая работа.
В обсуждаемом анализе используются идеи земельной ренты. Предполагается прямая связь между транспортом и земельной рентой, например, по Стивенсу. Есть некоторые работы, которые принимают менее простой взгляд на земельную ренту. Интересный пример — Тралл (1987). Тралл вводит теорию потребления земельной ренты, которая включает эффекты дохода; полезность рассматривается в широком смысле. Траллу удается как упростить аналитическую обработку, делая теорию легкодоступной, так и развить понимание политики и транспорта.
Будущее землепользование можно прогнозировать с помощью методов искусственного интеллекта и дискретной математики (Пападимитриу, 2012).
