Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in ... - Michał Beim

Michał Beim
Lehrstuhl für Raumökonometrie
Institut für Sozio-ökonomische Geographie und Raumplanung
Adam-Mickiewicz-Universität, Posen, Polen
Modellierung des
Suburbanisierungsprozesses
in dem Großraum Posen
unter Nutzung künstlicher
neuronaler Netze
und zellulärer Automaten
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen… 1

1. Einführung
Plan der Präsentation
2. Die Ziele der Forschung
3. Plan der Doktorarbeit
4. Definition der Suburbanisierung
5. Die Definition des Ballungsraums Posen
6. Methodologie
7. Ergebnisse
8. Zusammenfassung
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen… 2

Die Ziele der Doktorarbeit
Das Werk verfügte über drei Arten von Zielen:
a) methodische - Anpassung der zellulären
Automaten und neuronalen Netze zu Analyse
der Suburbanisierung - die Schaffung von
Regeln und Software, die in Studien anderer
Ballungsräume verwendet werden können;
b) empirische - Richtung und Tempo der
Suburbanisierung zu beschreiben, Faktoren
und Motive der Bevölkerungsmigration in die
Vororte kennenzulernen;
c) praktische - das Werkzeug der zellulären
Automaten und künstlichen neuronalen
Netzwerke für die Planungsanalyse nutzbar zu
machen.
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen… 3

Gliederung der Doktorarbeit
1. Einleitung
2. Geschichte der Suburbanisierung und Lebenszyklen der Stadt
3. Begriffsbestimmungen und Abgrenzung des Ballungsraumes
4. Merkmale der Agglomeration von Posen
5. Gründe und Faktoren der Abwanderung in Großraum Posen
6. Hybrid-Modell der Entwicklung der Vororte von Posen
7. Das konzeptionelle Modell der Entwicklung der Vorstädte
8. Zusammenfassung
9. Appendix 1 - zellulären Automaten
10. Appendix 2 - künstliche neuronale Netze
11. Appendix 3-6 - die Ergebnisse von Erhebungen und sonstigen
tabellarischen Zusammenstellungen
12. Bibliographie
13. Anhang - CD mit Programmen, die in der Forschung verwendet
wurden
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen… 4

Geschichte der Suburbanisierung
Vorstädten bestehen seit prähistorischer Zeit, aber der
Verteidigungscharakter der Städte beschränkte sie in
Umfang und Art der Gebäude bis zum Ende des
neunzehnten Jahrhunderts.
Der Beginn der Suburbanisierung war in den USA am Ende
des neunzehnten Jahrhunderts, in Westeuropa nach dem
Zweiten Weltkrieg. In Polen begann das Phänomen der
breiten Suburbanisation mit der politischen Transformation
nach 1989.
Die Geschichte der Entwicklung der Vorstädte ist eng
verbunden mit der Entwicklung des Verkehrs: die ÖPNV
zuerst, dann MIV.
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Definition der Suburbanisation
Allgemein anerkannt ist: Suburbanisierung ist das Ergebnis
der Migration, vor allem von wohlhabenden Gruppen, die
primer aus den heruntergekommenen zentralen Bezirken
in die Vorstädte abwandern. In einer Distanz von der
Stadtmitte, die tägliches Pendeln zur Arbeit in Zentrum
erlaubt und dabei gleichzeitig wesentlich bessere
Lebensbedingungen als die früheren Wohnorte bieten.
(Palmisano, 2000).
Suburbanisierung steht im Zusammenhang mit einem
Rückgang der Bevölkerungsdichte in den städtischen
Zentren und einer Erhöhung der Dichte in der Umgebung,
während die Netto-Zuwanderung in städtischen
Verdichtungsraumen positiv ist. (Berry 1976, Klaassen
Paelinck 1979).
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Definition der Suburbanisation
Peripherie
Eigene Grafik nutzung: Berry 1976, Klaassen Paelinck 1979, Champion
1999 i 2001
/
Bevölkerungsdichte
Zentrum
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Peripherie
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„Urban sprawl” und Suburbanization
Zwei Bedeutungen des
Konzepts:
• eine Beschreibung der
allgemeinen Prozesse
der räumlichen
Ausdehnung der Stadt
• eine Beschreibung der
spezifischen
Bedingungen der
morphologischen
Prozesse zu
Charakterisierung der
räumlichen Ausdehnung
der Städte
Eigene Grafik auf der Grundlage der
Duany, Plater-Zyberk, Speck J. 2001;
Perry, Dean, Brown, 1986
urząd
centrum handlowe
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Abgrenzung des Großraumes Posen
Basierend auf der Analyse der
bisherigen
wissenschaftlichen
Arbeiten, sowie
verschiedener sozioökonomischer
Daten,
wurde die Agglomeration
Posen operativ definiert als
Stadt Posen und Posener
Landkreis.
Der Landkreis besteht aus 17
Gemeinden: 2 Städten, 8
Stadt- und Landgemeinden
und 7 Landgemeinden.
Öffentliche Statistik für Posen
wird nur für 5 ehemalige
Stadtteile geführt.
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Charakteristik der Agglomeration
Suburbanisierung im Ballungsraum Posen ist empirisch
bestätigt.
Sie ist räumlich ungleichmäßig - dominante Richtungen
sind die westlichen und nördlichen Gemeinden.
Vor der Jahrhundertwende gab es einen Anstieg des
Tempos der Suburbanisierung und die andere
Wanderungsrichtungen wurden populärer.
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Charakteristik der Agglomeration
Als Folge der Zunahme der Migration in die Vororte wurden
die demographischen Prognosen des GUS (Das
Zentrale Statistische Amt) zum Jahr 2030 überarbeitet.
Die Bevölkerung von Posen wurde um mehr als 90 000
Personen (bis zu 485 109 Personen) im Vergleich zu
Prognosen von vor-2000 verringert.
Poznań
Landkreis
Zusammen
Prognose
aus 2005 2010 2015 2020 2025 2030
2000 571772 575056 581118 584522 k.A. 577800
2002 573039 561932 547887 530390 509203 485109
2000 264239 277343 292010 305343 k.A. 320000
2002 281811 301625 321140 339539 353283 361226
2000 836011 852399 873128 889865 k.A. 897800
2002 854850 863557 869027 869929 862486 846335
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Charakteristik der Agglomeration
%
170,00
160,00
150,00
140,00
130,00
120,00
110,00
100,00
90,00
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Powiat poznański
Veränderungen der Bevölkerung im Großraum Posen (einzelne Einheiten)
Quelle: eigene Grafik auf der Grundlage der GUS Daten
Luboń
Puszczykowo
Buk - miasto
Buk - obszar wiejski
Czerwonak
Dopiewo
Kleszczewo
Komorniki
Kostrzyn - miasto
Kostrzyn - obszar wiejski
Kórnik - miasto
Kórnik - obszar wiejski
Mosina - miasto
Mosina - obszar wiejski
Murowana Goślina - miasto
Murowana Goślina - obszar wiejski
Pobiedziska - miasto
Pobiedziska - obszar wiejski
Rokietnica
Stęszew - miasto
Stęszew - obszar wiejski
Suchy Las
Swarzędz - miasto
Swarzędz - obszar wiejski
Tarnowo Podgórne
Poznań
aglomeracja
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Charakteristik der Agglomeration
7 000
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
aglomeracja
Powiat poznański
Poznań
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Anzahl von neuen Wohnungen, die in Jahren 1990-2005 in Betrieb genommen werden
Quelle: eigene Grafik auf der Grundlage der GUS Daten
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Charakteristik der Agglomeration
Die
Veränderung
der
Bevölkerung
zwischen
1990-2005
(aufgeschlüs
selt nach die
Städtische-
Ländlichen
Teilen der
Gemeinden
und Bezirke
Posens;
Jahr 1990 =
100%)
Quelle: eigene
Bearbeitung
auf der
Grundlage der
GUS Daten
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Charakteristik der Agglomeration
Die Veränderung
der
Bevölkerung
in den Jahren
2000-2005,
(aufgeschlüss
elt nach die
Städtischeländlichen
Teilen der
Gemeinden
und
Siedlungen
Posens;
Jahr 2000 =
100%;
angemeldete
Personen)
Quelle: eigene
Bearbeitung auf
der Grundlage
der Stadtamt
Posen und GUS
Daten
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Methodologie
Bei der Doktorarbeit wurden drei wichtige
Verfahren der Forschung verwendet:
• Künstliche neuronale Netze
• Zellulare Automaten
• Umfrage
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Hybrid-Modell
Hybrid-Modell verbindet
künstliche neuronale Netze
und zellulären Automaten.
Es gibt zwei Ansätze für
neuronale Netze:
• Bestimmung der
Wahrscheinlichkeit des
"Besiedelns" (die
Wohnattraktivität des
Gebiets)
• Ermittlung der Regeln für
die zellulären Automaten.
Zellulärer Automat
Erstes künstliches neuronales Netz
Ansiedlungswahrscheinlichkeit
Grundstückspreise
Raumerschließung
Entfernung vom Zentrum
Juristische Bedingungen
Natürliche Bedingungen
Künstliches
neuronales Netz
Ansiedlungswahrscheinlichkeit
(für jede Zelle)
0,9 0,4 1,0 0,2
Analyse des Stands der eigenen Zellen
und von benachbarten Zellen
- Veränderung der Bevölkerungsdichte
(des eigenen Zustandes) in einer Zelle
Losung mit der
angegebenen
Wahrscheinlichkeit
Anfangsbedingungen
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0,4
0,1 1,0 0,3 0,6 0,3
0,3 0,5 0,5 0,1 0,6
0,9 0,7 0,4 0,8 0,3
0,1 0,5 0,4 0,1 0,0
Zwischenraume,
welche den
Überführungsfunktion
hinzuberechnet wurden
Überführungsfunktion
(f1)
JA
angesiedelt
(d.h. ändert eigenen Zustand)
NEIN
Zweites künstliches neuronales Netz
nicht angesiedelt
(eigener Zustand
bleibt nicht geändert)
Bevölkerungsdichte
t0 t1
Künstliches
neuronales Netz
Überführungsregeln
für verschiede
Überführungsfunktionen
(f1, f2, f3)
Analyse des Stands
der eigenen Zellen -
Auswahl Überführungsfunktion
...
Überführungsfunktion
(fn)
Analyse des Stands der eigenen Zellen
und von benachbarten Zellen
- Veränderung der Bevölkerungsdichte
(des eigenen Zustandes) in einer Zelle
...
...
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Verfahren – die neuronalen Netze
Künstliche neuronale Netze wurden in den drei Phasen der
Forschung eingesetzt:
• bei der Analyse der Hauptkomponentenanalyse (PCA),
• die Bestimmung von "Attraktivitätsregeln"
• die Bestimmung der Parameter der zellulären
Automaten.
Im ersten Fall (PCA) wurde schließlich aufgegeben.
Analyse mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze war viel
langsamer als mit einem Programm, die im GNU
Octave-Umwelt arbeitete.
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Verfahren – die neuronalen Netze
Das Ergebnis der neuronalen Netze war eine Matrix, welche
die „Wohnattraktivität“ für jede der Zellen angab.
Die Attraktivität, nach der Normalisierung des Wertes von 0
bis 1, wurde in einem Algorithmus des zellulären
Automaten als die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines
neuen Gebäudes in der Zelle angegeben.
Die Attraktivität der Besiedlung wurde auf der Grundlage von
33 Themenschichten (z.B. Nähe zu Grünanlage,
Naturschutzgebiete, Entfernung von Strassen etc.) für die
verschiedenen der Zeitperioden (1990-2005, 2000-2005)
und räumlichen Auflösungen berechnet.
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Verfahren – die neuronale Netze
Der Vergleich der
Diagramme der
Besiedlungsattraktivität
für die Jahre 1990-2005
im Falle von 9 und 300
Iterationen.
Summe des Fehlers in der Analyse der
Attraktivität der Besiedlung Nutzung RPROP
Funktion (rote Farbe - das Verhalten von
Funktionen im Falle eines Verifikationsdaten Test
alle fünf Schritten)
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20

Verfahren – die neuronalen Netze
Eingangsignal (u) waren 33 thematischen Schichten,
Supervisorsignal (Yz) - Veränderungen des Prozentsatzes
der gebauten Fläche in verschiedenen Zellen. Das Ergebnis
war die Wohnattraktivität der verschiedenen Zellen (Y).
u1
u2
...
un
w2
wn
w1
ϕ1=2u1w+2unwn ϕ1=2u1w+2unwn ...
ϕ1=2u1w+2unwn f( ϕ1)
f( ϕ1)
f( ϕ1)
Y1
Y2
Y1
Y2
ϕ1=2u1w+2unwn ...
ϕ1=2u1w+2unwn ...
f( ϕ1)
f( ϕ1)
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Y3
ϕ1=2u1w+2unwn δ Y-Y
Y
f( ϕ1)
Y
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21

Verfahren – die neuronalen Netze
Die Analyse der Gewichtung, durch künstliche neuronale
Netze, erlaubt die Identifizierung der wichtigsten
Faktoren für die Attraktivität des Gebäudes:
• im Zeitraum 1990-2005 waren für die Entwicklung des
Gebäudes wichtig: die Nähe der Bahnhöfe und der
Präsenz der Industrie in einem bestimmten Bereich
(Zelle),
• im Zeitraum 1990-1995 wurde die Entwicklung des
bebauten Geländes, durch die arme Klasse der
landwirtschaftlicher Boden, die Nähe zur Wasser (Seen,
Flüsse, Bäche) und der Nähe von Naturschutzgebieten,
und auch auf der Militärgebieten unterstützt.
• im Zeitraum 2000-2005 wurde die Entwicklung durch die
Nähe der Gebäude zu den Bahnhöfen beeinflusst,
während die Nähe zum bestehenden Gebäude die
Entwicklung gebremst hat.
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22

Verfahren – die neuronalen Netze
Bei der Analyse der Attraktivität war Auswahl der Modelle
von neuronalen Netzen sehr wichtig. Die Auswahl
erfolgte auf der Grundlage zahlreicher Experimente.
Vergleich der Ergebnissen bei verschiedener Algorithmen (RPROP, schnelle
Ausbreitung Algorithmus) Quelle: eigene Ergebnisse
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23

Verfahren – die neuronalen Netze
Künstliche neuronale Netze werden auch für die Auswahl der
Parameter der Regel, für die zellulären Automaten, genützt.
Dies wurde auf der Grundlage der Beobachtung durch die künstlichen
neuronalen Netzen der Auswirkungen benachbarten Zellenzustand
an der Zustand einzelne Zelle in den nächsten Schritt der Zeit,
gemacht.
Vergleich der Ergebnissen bei verschiedener Algorithmen (Schnell- und
Standardausbreitung Algorithmus) Quelle: eigene Ergebnisse
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24

S
Verfahren – die neuronalen Netze
Eingangssignalen (u) waren Zustände der
Bevölkerungsdichte alle 25 Zellen (24 Nachbarn und
seine eigene), Lernendensignal (yz) war die
Veränderung der Bevölkerungsdichte in dem nächsten
Zeitschritt.
Die Gewichte wurden so zugeordnet, dass das neuronale
Netz später als Parameter (fn) für Übergangsfunktionen
der zellulären Automaten dienen konnte.
t+
1
( x,
y)
=
S
t
( x−2,
y−2)
×
f
F
1
+
S
t
( x−1,
y−2)
×
f
F
2
t F
t
F
+ ... + S(
x,
y)
× f13
+ ... + S(
x+
2,
y+
2)
× f25
25
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25

Verfahren – die zellulären Automaten
Nachbarschaft umfasst zwei Kreise von Zellen, während die Zelle einen
von 100 Zuständen annehmen kann, die der Bevölkerungsdichte
entspräche.
Die Basis des zellulären Automaten ist eine Gitterzelle, die ist 25 ha
(500 x 500 m) groß.
Die Matrix verfügt über 15 104 Zellen (118 x 128) und ist in den
Grenzen der Agglomeration mit 8 748 Zellen vertreten.
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Verfahren – die zellularen Automaten
Simulationen der zellulären Automaten
das „PozSym“ Programm wurde für
2020 auf die folgenden Ansätze
angewendet:
• auf der Grundlage der Daten für den
Zeitraum von 15 Jahren (1990-
2005) [grün]
• auf der Grundlage von Daten für
einen Zeitraum von 5 Jahren (2000-
2005), aufgegliedert nach Bezirken
Posen und Teile der städtischen
und ländlichen Gemeinden [gelb]
• auf der Grundlage von Daten für
einen Zeitraum von 5 Jahren (2000-
2005), aufgegliedert nach Bezirken
Posen und Teile der städtischen
und ländlichen Gemeinden [blau]
Screen aus „PozSym“
Programm
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27

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2005
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
28

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2020
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
29

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2005
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
30

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2010
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
31

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2015
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
32

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
rok 2020
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
33

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2005
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
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Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2010
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
35

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2015
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
36

Die zellularen Automaten – Ergebnisse
Jahr 2020
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
37

Verfahren – Forschung-Umfrage
Daten über die Faktoren für die
Wahl der besonderen Lage des
Wohnsitzes, die durch das
neuronale Netzwerk generiert
wurden, sind durch Daten aus
einer direkten Umfrage von 562
Haushalten, die als Neubürger
Posener Vororten wohnen,
überprüft worden.
Dafür diente die vierseitige
Umfrage. Die Untersagung
wurde durchgeführt im Zeitraum
von August bis Oktober 2006.
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Forschung-Umfrage - Egebnisse
Gründe für die Wegzugsentscheidung aus lezten Wohnsitz
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Veränderte Familiensituation
Unzureichende Wohnfläche
Verbesserung der persönlichen Einkommenssituation
Strassenlärm
Umweltverschmutzung
Kriminalitätsniveau
Hohe Unterhaltskosten
Schlechter Bauzustand des Wohnhauses
Persönlicher Status
Fehlende Grün- und Freiflächen
Veränderte Berufssituation
Fehlende Kinderspielplätze
Veränderte Eigentümersituation
Mode des Wohnens am Stadtrand
Schlechte Erreichbarkeit des Arbeitsortes
Schlechtes Schulangebot
Schlechte Nachbarschaftsbeziehungen
Wegzug von Verwandten oder Bekannten
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komplett unwichtig
unwichtig
mittel
wichtig
sehr wichtig
n=562
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39

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Forschung-Umfrage - Egebnisse
Ruhe
Saubere Luft
Nähe zu Grünbereichen
Gute PKW-Erreichbarkeit
Finanzielle und sonstige Miet-/ Kaufbedingungen
Nähe zum Stadtzentrum
Interessante Umgebung
Zuzugsgründe Posener Umland
Sicherheit
Vertrauenswürdiger Developer
Keine Hauptverkehrsstrasse
Abstand zu Industriegebieten
Gute ÖPNV-Anbindung
Attraktives Architekturprojekt
Lage auf der Stadtseite des Arbeitsortes
Prestige und Renommee der Umgebung
Zuvoriger Zuzug von Bekannten
Zuvoriger Zuzug von Verwandten
Kinderspielplätze
Vermarktung durch den Developer
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
komplett unwichtig
unwichtig
unentschieden
wichtig
sehr wichtig
n = 562
40

Forschung-Umfrage - Egebnisse
Sicherheit
Zugang zur
Gesundheitsdienstleistungen
Zugang zur Handel
Zugeng zur Kulturelleinstitutionen
Zugeng zur Schulorten
Zugang zur Rekreations- und
Freiflächen
Zugang zur Grünflächen
Nachbarschaftsbeziehungen
Erreichbarkeit des Arbeitsortes
Umweltzustand
Wohnungsbedinungen
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
viel besser
besser
dieselbe /
ähnliche
schlechter
viel
schlechter
n=562
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
41

Forschung-Umfrage - Egebnisse
wenn es möglich wäre,
Verkehrsmittel ohne
Beschränkungen zu wählen
nach Umzug in die Vororte
vor Umzug aus Poznan
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Verkehrsverhalten von Personen, die aus Posen ins Vorstädte umgezogen sind: vor
dem Wechsel des Wohnsitzes, nachdem, und wenn es möglich wäre, Verkehrsmittel
ohne Beschränkungen zu wählen.
Auto
ÖPNV der Vororte
Bahn
MPK Poznań (ÖPNV
der Stadt Poznan)
Fahrrad
n=397
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42

Das konzeptuell Modell
Das Modell unter
Berücksichtigung der
Ergebnisse der
Umfrage: die
wichtigsten Faktoren
der
Standortverlagerungen
und die Auswirkungen
der Änderung des
Wohnsitzes, um die
Verkehrsverhältnisse.
und so weiter…
Ein Umstieg in die Vororte
Einwohner fordern
"saubere" Bereiche
Zunehmende
Umweltbelastungen
Anstieg der Zahl
der Fahrten
Der Anstieg
der durchschnittlichen
Länge einer Fahrt
Der Anstieg
der Zahl der Kfz
Der Anstoß für
die Raumentwicklung
der Stadt
Der Anstieg
der Zahl der Kfz
Zunehmende
Verkehrsbelastung
Die Ausbreitung des Ballungsraums
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Anstieg der Zahl
der Fahrten
Der Anstieg
Größerer Anteil
der Autoreisen
der durchschnittlichen am Modal Split
Zunehmende
Länge einer Fahrt
Umweltbelastungen Größerer Anteil
der Autoreisen
Zunehmende
Verkehrsbelastung
am Modal Split
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
43

Zusammenfassung
Was sich besonders nützlich bei der Analyse herausstellte
sich als künstliche neuronale Netze, war die Möglichkeit
der praktischen Anwendung der neuronalen Netze, in zwei
Schritten der Simulation. Auftrag der Netzen erfordert
jedoch viele Experimente um in die Zukunft .
Die Simulationen, mit Nutzung der zellulären Automaten,
weisen einen Anstieg des Tempos der Suburbanisierung
aus.
Die wichtigsten Bereiche Migration befinden sich rund
bestehenden Dörfer in Landkreis Posen.
Die Auswahl der Regelparameter der zellulären Automaten,
durch die künstliche neuronale Netze, erzeugt einige
Unterschätzung der Zahl der Einwohner in der gesamten
Metropolregion, im Vergleich zu Prognosen der GUS.
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Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
44

Zusammenfassung
Ein genauer Vergleich der Ergebnisse der Befragung und der
Gewichte von den neuronalen Netzen ist nicht möglich.
Aus den Umfragen stellte sich heraus, dass Befragungsund
Modellergebnisse nicht immer korrelierten, zum
Beispiel, der Nähe von Grünflächen korrelierten positiv,
andere – wie die Rolle der Eisenbahnen – völlig negativ.
Man sollte die Befragung und Analyse der künstlichen
Netze als komplementäre Untersuchungen interpretieren.
Der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen erlaubt sogar
die Verwendung von unvollständigen Daten.
Ein großes Hindernis war die begrenzte Verfügbarkeit von
Daten für die Forschung. Grund waren verschiedene,
inkompatible kartographische Systeme.
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
45

Forschungen im
Rahmen der
Promotion wurden
mit finanzieller
Unterstützung:
geführt.
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!
Autor herzlich dankt:
• Wielkopolskie Biuro Planowania Przestrzennego (dem Großpolnischen Büro für
Raumplanung),
• Powiatowy Ośrodek Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej w Poznaniu (dem
Landkreiszentrum für Geodäsie- und Kartographiedokumentation in Posen),
• Starostwo Powiatowe w Poznaniu (der Starostei der Landkreis Posen),
• Urząd Miasta Poznania (dem Stadtamt Posen),
• den Stadt- und Gemeindeämte aus Landkreis Posen,
• Dr. Piotr Jabkowski Institut für Soziologie der Adam Mickiewicz Universität
• Kollegen aus der Institut für Sozioökonomische Geographie und Raumplanung
für Hilfe bei der Bereitstellung von Daten.
Dr. Michał Beim
Lehrstuhl für Raumökonometrie
Adam-Mickiewicz-Universität, Poznań, Polen
Tel. +48 61 8296149, Handy: +48 696 151112
michal@srm.eco.pl, www.beim.pl
Dr. Michał Beim, Adam-Mickiewicz Universität Posen
Modellierung des Suburbanisierungsprozesses in dem Großraum Posen…
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