Encoded urban growth, exploring the urban DNA of Finnish cities using a cellular automata urban growth model
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Arts, Design and Architecture |
Master's thesis
Location:
Authors
Date
2021
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master’s Programme in Urban Studies and Planning
Language
en
Pages
69 + 23
Series
Abstract
Cities have for a long time been viewed as a collection of individual static objects, onto which rigid, top-down plans are administered. For many decades now, some urban scholars have questioned whether the status quo that current planning practices maintain, with its limited view of cities, can provide planning approaches that are needed in order to tackle the environmental and social challenges that the urbanising planet faces. As a way to address these shortcomings in planning, complex systems theory has for some decades been suggested as a potential framework. Within this context, this thesis explores the possibilities of approaching cities as complex systems, through creating an urban DNA classification for describing the growth of 18 Finnish cities. An urban growth simulation model was used for generating quantitative data describing the growth characteristics of each city, and these growth profiles were used for grouping together cities with similar growth profiles into respective DNA classes. The resulting urban DNA classification showed that growth in most of the cit-ies is slow and constrained, with only a few cities indicating growth that is focused around the existing road network.Tapamme nähdä kaupunki kokoelmana staattisia objekteja, johon jäykkiä suunnitelmia laaditaan ylhäältä suunnatusta näkökulmasta. Useiden vuosikymmenien ajan jotkut kaupunkitutkijat ja -suunnittelijat ovat kuitenkin kyseenalaistaneet tämän näkökulman, ja sen kyvyn ratkaista aikamme suuria kestävyyteen liittyviä haasteita, kuten kaupungistuminen, joka ennusteiden mukaan tulee jatkumaan pitkälle tähän vuosisataan. Vaihtoehtoiseksi lähestymistavaksi on ehdotettu kompleksisuusteoriaa potentiaaliseksi lähestymistavaksi, jonka avulla nykyisen suunnittelunäkökulman puutteita voisi ratkaista. Tämä työ tutkii erästä käytännön tapaa tutkia kaupunkeja kompleksisuusteorian näkökulmasta, laatimalla kaupunki DNA luokittelun 18 suomalaiselle kaupungille, niiden kasvutapojen perusteella. Abstraktina konseptina kaupunki DNA ottaa inspiraationsa biologiasta, ja sen pyrkimyksenä on koodata kaupunkien kasvutapa muotoon, jonka avulla kaupungit voi jaotella tyyppeihin samankaltaisten kasvupiirteiden perusteella. Soluautomaatioon perustuvaa kaupunki simulaatiomallia käytettiin kaupunkien kasvuparametrien luomiseksi, joiden perusteella kaupungit luokiteltiin kaupunki DNA tyyppeihin, kasvuprofiilinsa mukaisesti. Tuloksena saatu kaupunki DNA osoitti, että suomalaisten kaupunkien kasvutapojen välillä on eroja, ja että kasvu suurimmassa osassa kaupunkeja on hidasta ja rajattua, sekä vain harvassa tapauksessa olevaan tieverkostoon nojaavaa.Description
Supervisor
Fricker, PiaThesis advisor
Votsis, AthanasiosKeywords
urban growth simulation, cellular automata, computational urban studies, complex systems, urban DNA, SLEUTH-urban model