Ratio commerce/résidence dans les villes préindustrielles

Ratio commerce/résidence dans les villes préindustrielles

Existe-t-il des recherches qui ont tenté d'estimer le rapport commerce/habitation, ou commerçant/habitants exerçant d'autres métiers, pour les villes préindustrielles ? Ou existe-t-il d'anciennes sources de recensement où de telles données sont enregistrées ?


Ville de pierre

Ville de pierre de Zanzibar (arabe : مدينة زنجبار الحجرية ‎), également connu sous le nom Mji Mkongwe (Swahili pour "vieille ville"), est la partie ancienne de la ville de Zanzibar, la ville principale de Zanzibar, en Tanzanie. La partie la plus récente de la ville est connue sous le nom de Ng'ambo, « l'autre côté » en swahili. Stone Town est situé sur la côte ouest d'Unguja, l'île principale de l'archipel de Zanzibar. Ancienne capitale du sultanat de Zanzibar, et centre florissant du commerce des épices ainsi que de la traite des esclaves au 19ème siècle, elle a conservé son importance en tant que ville principale de Zanzibar pendant la période du protectorat britannique. [1] Lorsque le Tanganyika et Zanzibar se sont joints pour former la République-Unie de Tanzanie, Zanzibar a conservé un statut semi-autonome, avec Stone Town comme siège du gouvernement local.

Stone Town est une ville d'une importance historique et artistique de premier plan en Afrique de l'Est. Son architecture, datant pour la plupart du 19ème siècle, reflète les diverses influences sous-jacentes à la culture swahilie, donnant un mélange unique d'éléments arabes, persans, indiens et européens. Pour cette raison, la ville a été désignée comme site du patrimoine mondial de l'UNESCO en 2000. [2]

En raison de son patrimoine, Stone Town est également une attraction touristique majeure en Tanzanie, et une grande partie de son économie dépend des activités liées au tourisme. [3]


La déforestation préhistorique et préindustrielle de l'Europe

L'homme a transformé les paysages européens depuis la création des premières sociétés agricoles au milieu de l'Holocène. L'altération anthropique la plus importante de l'environnement naturel a été le défrichement des forêts pour établir des terres cultivées et des pâturages, et l'exploitation des forêts pour le bois de chauffage et les matériaux de construction. Alors que les archives archéologiques et paléoécologiques documentent l'histoire temporelle de la déforestation anthropique sur de nombreux sites individuels, pour étudier l'effet de la déforestation préhistorique et préindustrielle sur les cycles du carbone et de l'eau à l'échelle continentale, nous avons besoin de cartes spatialement explicites de l'évolution de la couverture forestière au fil du temps. Les tentatives antérieures de cartographier l'utilisation des terres anthropique préindustrielle et les changements de couverture des terres n'ont porté que sur le passé récent, ou se sont appuyées sur des extrapolations simplistes des modèles d'utilisation des terres d'aujourd'hui aux conditions passées. Dans cette étude, nous avons créé une série chronologique à très haute résolution et résolue annuellement de la déforestation anthropique en Europe au cours des trois derniers millénaires en 1) numérisant et synthétisant une base de données sur l'histoire de la population pour l'Europe et les régions avoisinantes, 2) en développant un modèle pour simuler la déforestation anthropique basé sur la densité de population qui gère le progrès technologique, et 3) en appliquant la base de données et le modèle à un ensemble de données maillées sur l'aptitude des terres à l'agriculture et aux pâturages pour simuler les tendances spatiales et temporelles de la déforestation anthropique. Les résultats de notre modèle fournissent des estimations raisonnables de la déforestation en Europe par rapport aux comptes rendus historiques. Nous simulons une déforestation européenne extensive à 1000 avant JC, ce qui implique que les tentatives passées de quantifier la perturbation anthropique du cycle du carbone holocène peuvent avoir considérablement sous-estimé l'impact humain précoce sur le système climatique.


1 Cochez les questions

Question 1.
Pourquoi la structure par âge est-elle considérée comme un indicateur important de la composition de la population ? Étant donné une raison.
(HOTS Delhi 2016)
Réponse:
La structure par âge est un indicateur important de la composition de la population car elle renseigne sur la proportion de la population, c'est-à-dire le pourcentage de la population jeune et vieillissante. Cela aide à planifier pour l'avenir.

Question 2.
Pourquoi le sex-ratio enregistré dans certains pays européens est-il favorable aux femmes ? Étant donné une raison. Delhi 2016
Réponse:
Dans certains pays européens, les femmes ont enregistré un sex-ratio favorable car les femmes jouissent d'un meilleur statut socio-économique.

Question 3.
Nommez le pays où le sex-ratio est le plus défavorable aux femmes dans le monde. Tout Indio 2016
Réponse:
Les EAU sont un pays où le sex-ratio est le plus défavorable aux femmes, car il y a 468 femmes pour 1000 hommes.

Question 4.
Quel est le sex-ratio moyen dans le monde ? Toute l'Inde 2016
Réponse:
Le sex-ratio moyen dans le monde est de 990 femmes pour 1000 hommes.

Question 5.
Donnez le sens de « structure par âge ». (Tous Indio 2014,2013)
Réponse:
La structure par âge de la population fait référence au nombre de personnes de différents groupes d'âge résidant dans un pays.

Question 6.
Comment est calculé le sex-ratio dans les différents pays du monde ? Delhi 2013
Réponse:
Dans certains pays, le sex-ratio est calculé à l'aide d'une formule :
(frac < Population masculinequad > imes 1000)
Ou le nombre d'hommes pour mille femmes.
En Inde, le sex-ratio est calculé à l'aide d'une formule :
(frac < FemellePopulation quadruple > < MâlePopulation quadruple > imes 1000)
Ou le nombre de femmes pour mille hommes.

Question 7.
Donner le sens de la structure âge-sexe d'une population. (Toute l'Inde 2013)
Réponse:
La structure âge-sexe d'une population fait référence au nombre de femmes et d'hommes dans différents groupes d'âge.

Question 8.
Définissez le terme « sexe ratio ». (Delhi 2012)
Réponse:
Le rapport entre le nombre de femmes et d'hommes dans la population s'appelle le sex-ratio.

Question 9.
Nommez le pays ayant le sex-ratio le plus élevé au monde. (All Indio 2012, Delhi 2010)
Réponse:
Le pays qui a le sex-ratio le plus élevé au monde est la Lettonie.

Question 10.
Quel pays a le sex-ratio le plus bas au monde ? (Delhi 2011,2008)
Réponse:
Les Émirats arabes unis sont un pays ayant le plus faible sex-ratio au monde.

Question 11.
Quel groupe d'âge de la population correspond à la population active la plus nombreuse ? (Toute l'Inde 2008)
Réponse:
Le groupe d'âge de la population indiquant la population active est de 15 à 59 ans.

Questions à 3 points

Question 12.
Divisez la population mondiale en deux groupes sur la base de la résidence. En quoi diffèrent-ils les uns des autres ? Expliquez deux points de différence. (Delhi 2011)
Réponse:
Selon le lieu de résidence, la population d'un pays est divisée en deux groupes :
1. Population rurale Caractéristiques de la population rurale
(a) Les habitants des villages sont appelés population rurale. La principale occupation des populations rurales est les activités primaires, c'est-à-dire la chasse, la pêche, l'exploitation minière, l'agriculture, le travail agricole, etc.
(b) La majorité de la population mondiale réside dans les zones rurales, mais la densité de population est faible.

2. Population urbaine Caractéristiques de la population urbaine
(a) Les personnes vivant dans les villes sont appelées population urbaine. Les citadins occupent des emplois secondaires ou tertiaires, à savoir l'industrie, les services publics et privés, les transports et les communications, etc.
(b) Les zones urbaines ont une densité de population très élevée, car l'augmentation des opportunités d'emploi conduit à l'immigration de personnes.

Question 13.
Qu'entendez-vous par structure professionnelle ? Nommez les activités économiques spécifiques ou les catégories professionnelles identifiées par les Nations Unies ? (Delhi 2011)
Réponse:
La structure professionnelle fait référence à la répartition proportionnelle des personnes dans des activités économiques spécifiques. Ces activités sont les suivantes :

  • Agriculture, foresterie, chasse et pêche
  • Mines et carrières
  • Industrie manufacturière
  • Construction
  • Électricité
  • Professions non classifiées
  • Commerce
  • Transports et communications

Il existe un autre groupe qui n'exerce aucune activité économique et ne fait pas non plus partie de la population active, à savoir les enfants en dessous de l'âge de travailler, les personnes âgées, les femmes au foyer et les étudiants. Il existe une autre classification de la structure professionnelle qui est divisée en quatre grands groupes suivants :

  • Activités principales telles que la chasse et l'agriculture.
  • Activités secondaires telles que la fabrication.
  • Activités tertiaires telles que le secteur des services, c'est-à-dire le transport, la communication, etc.
  • Activités quaternaires telles que les tâches intellectuelles, c'est-à-dire les activités de recherche et de développement.

Question 14.
Pourquoi le sex-ratio est-il défavorable aux femmes dans le monde ? Expliquez trois raisons. (HOTS All Indio 2011)
Réponse:
Le sex-ratio est une information importante sur le statut des femmes dans un pays dans une région où la discrimination sexuelle est endémique. Le sex-ratio est forcément défavorable aux femmes.
Les raisons du sex-ratio défavorable pour les femmes sont les suivantes :

  1. Le sex-ratio est toujours défavorable aux femmes dans les pays où la discrimination sexuelle est endémique.
  2. Dans ces pays ou régions, la pratique du foeticide féminin, de l'infanticide féminin et de la violence domestique à l'égard des femmes sont des pratiques courantes.
  3. La principale raison de telles pratiques est que les femmes souffrent d'un statut socio-économique inférieur en général et que les sociétés sont dominées par les hommes en particulier.

5 points de questions

Question 15.
Quel est le sex-ratio ? Expliquez le modèle mondial du sex-ratio avec des exemples appropriés. (Toute l'Inde 2015)
Réponse:
Le rapport entre le nombre de femmes et d'hommes dans la population s'appelle le sex-ratio.
Le modèle mondial du sex-ratio est décrit comme suit :

  1. En moyenne, la population mondiale reflète un sex-ratio de 990 femmes pour 1000 hommes. Le sex-ratio le plus élevé est enregistré en Lettonie, soit 1187 femmes pour 1000 hommes, tandis que le plus bas est enregistré aux Émirats arabes unis, soit 468 femmes pour 1000 hommes.
  2. Le modèle de sex-ratio ne présente pas de variation dans la région développée du monde. Il est favorable aux femmes dans 139 pays et défavorable dans les 72 pays restants.
  3. De nombreux pays asiatiques ont des rapports de masculinité faibles comme la Chine, l'Inde, l'Arabie saoudite, le Pakistan et l'Afghanistan, ce qui indique un faible statut socio-économique et un rapport de masculinité inférieur des femmes.
  4. De nombreux pays européens ont un sex-ratio élevé où les femmes sont plus nombreuses que les hommes. Ce déficit est attribué à un meilleur statut des femmes et à une émigration excessivement dominée par les hommes vers différentes parties du monde dans le passé.

Question 16.
Quel est le sex-ratio ? Pourquoi le sex-ratio est-il défavorable aux femmes dans certains pays du monde ? Expliquez quatre raisons. (Tous Indio 2010)
Réponse:
Pour le sex-ratio,
Le rapport entre le nombre de femmes et d'hommes dans la population s'appelle le sex-ratio.
Le modèle mondial du sex-ratio est décrit comme suit :

  1. En colère, la population mondiale reflète un sex-ratio de 990 femmes pour 1000 hommes. Le sex-ratio le plus élevé est enregistré en Lettonie, soit 1187 femmes pour 1000 hommes, tandis que le plus bas est enregistré aux Émirats arabes unis, soit 468 femmes pour 1000 hommes.
  2. Le modèle de sex-ratio ne présente pas de variation dans la région développée du monde. Il est favorable pour les femmes dans 139 pays et défavorable dans les 72 pays restants.
  3. De nombreux pays asiatiques ont un faible sex-ratio comme la Chine, l'Inde, l'Arabie saoudite, le Pakistan et l'Afghanistan, ce qui indique un faible statut socio-économique et un sex-ratio inférieur des femmes.
  4. De nombreux pays européens ont un sex-ratio élevé où les femmes sont plus nombreuses que les hommes. Ce déficit est attribué à un meilleur statut des femmes et à des actions excessivement masculines dominées par les hommes dans différentes parties du monde dans le passé.

Le sex-ratio est défavorable aux femmes dans certains pays pour les raisons suivantes :
Le sexisme Dans de nombreux pays du monde, la discrimination fondée sur le sexe est généralisée. Les hommes ont plus de préférence que les femmes et bénéficient de plus de droits et de privilèges.

Féticide féminin En raison de la discrimination fondée sur le sexe, les femmes ne sont pas préférées. Cela se traduit par des pratiques maléfiques telles que le féticide féminin, l'infanticide féminin, etc., ce qui entraîne un sex-ratio défavorable.

Faible statut socio-économique
Les femmes doivent faire face à des discriminations sociales en raison desquelles elles ne sont pas économiquement indépendantes ou sont moins payées que les hommes. Cela abaisse leur statut dans la société.

Violence domestique Un statut social bas conduit également à la violence domestique comme les tortures mentales et physiques. Cela conduit également à un sex-ratio défavorable dans de nombreux pays.

Question 17.
Décrivez la composition de la population rurale et urbaine du monde avec des exemples. (Delhi 2009)
Réponse:
La division de la population rurale et urbaine est basée sur la structure professionnelle, le niveau socio-économique et le niveau de développement. La figure ci-dessous présente la composition rurale-urbaine de la population :
1. La composition de la population des zones rurales et urbaines des pays développés et en développement est différente.
2. Dans les pays développés comme le Canada, la Finlande, la Nouvelle-Zélande et d'autres pays d'Europe occidentale, les femmes sont plus nombreuses que les hommes dans les zones urbaines. Les femmes s'installent dans les zones urbaines pour profiter des vastes opportunités d'emploi et comme l'agriculture est très mécanisée, elle reste largement une occupation masculine dans les zones rurales.
3. Dans les pays en développement comme le Pakistan, le Népal et d'autres pays asiatiques, les zones urbaines restent dominées par les hommes en raison de la prédominance de la migration masculine. En outre, la participation des femmes dans l'agriculture est assez élevée dans ces pays. Le manque d'emplois, de logements et le manque de sécurité dans les villes découragent les femmes de migrer des zones rurales vers les zones urbaines.

Questions basées sur la valeur

Question 18.
« Le vieillissement de la population est le processus par lequel la part de la population âgée devient proportionnellement plus importante. C'est un phénomène nouveau du XXe siècle.
Dans la plupart des pays développés du monde, la population des tranches d'âge supérieures a augmenté en raison de l'allongement de l'espérance de vie. Avec une réduction des taux de natalité, la proportion d'enfants dans la population a diminué.
(i) Qu'est-ce qui conduit au vieillissement de la population ?
(ii) Quelle valeur faut-il pour prendre en charge le vieillissement de la population ?
Réponse:
(i) L'allongement de l'espérance de vie entraîne le vieillissement de la population.
(ii) Les valeurs requises pour prendre en charge la population vieillissante sont :

Question 19.
« La proportion de la population alphabétisée d'un pays est un indicateur de son développement socio-économique car elle révèle le niveau de vie, le statut social des femmes, la disponibilité des établissements d'enseignement et les politiques d'un gouvernement. Le niveau de développement économique est à la fois une cause et une conséquence de l'alphabétisation ».
(i) Qu'indique une population alphabétisée ?
(ii) Quelle valeur avez-vous apprise de l'énoncé donné ?
Réponse:
(i) La population alphabétisée d'un pays indique son développement socio-économique.
(ii) Les valeurs suivantes peuvent être tirées de l'énoncé :

Nous espérons que le cours de géographie 12 Questions importantes Chapitre 3 Composition de la population vous aidera. Si vous avez des questions concernant la classe de géographie 12 Questions importantes Chapitre 3 Composition de la population, laissez un commentaire ci-dessous et nous vous répondrons au plus tôt.


Saint Augustine, Floride

St. Augustine, en Floride, dans le comté de St John's, est à 36 miles au SE de Jacksonville, en Floride. Les habitants de St. Augustine sont dans la région métropolitaine de Jacksonville.

Histoire de Saint Augustin

St. Augustine est la plus ancienne ville européenne des États-Unis. Bien que la région ait été visitée pour la première fois par Ponce de Leon en 1513, Juan Menendez de Aviles a établi la première colonie en 1565. Pendant près de 200 ans, Saint-Augustin a été le centre du pouvoir espagnol en Amérique du Nord. Outre le problème des ouragans, la ville de Saint-Augustin a également été confrontée à une histoire de guerres avec les Français, les Britanniques et les Amérindiens, ainsi que la famine et la peste. Lorsque l'Espagne a cédé la Floride à l'Amérique, Saint-Augustin a prospéré, en particulier pendant la guerre des Séminoles des années 1830. Le magnat du pétrole, Henry Flagler, a visité la ville en 1883 et a investi dans la restauration et le développement de la ville en tant que station d'hiver.

Saint-Augustin et attractions à proximité

  • Cathédrale Saint-Augustin.
  • Ancienne prison du comté de St. Johns.
  • Phare et musée de Saint-Augustin.
  • Château de Zorayda.
  • Monument national du Castillo de San Marcos.
  • Parc d'État Anastasia.

Choses à faire à Saint-Augustin

À St. Augustine, vous avez de nombreuses options de loisirs. Pendant les après-midi ensoleillés et doux de l'hiver, vous pouvez vous promener dans les rues de la ville ainsi que découvrir ses zones commerçantes avec plusieurs librairies et magasins d'antiquités. De novembre à février, la ville célèbre la célébration des Nuits des Lumières dans toute la ville. En dehors de cela, vous pouvez également pratiquer des sports nautiques, des visites fantômes, des promenades en calèche confortables ou des excursions en bateau et en kayak à travers les rivières et les criques locales.

Transport Saint-Augustin

La ville est desservie par l'aéroport de St. Augustine.

Enseignement supérieur Saint-Augustin

Le St. Johns River Community College offre des possibilités d'éducation aux adultes.


Ratio commerce/habitation dans les villes préindustrielles - Histoire

Mots clés: Simulation à base d'agents, modèle d'événement discret, conception urbaine, modélisation de la population, simulateur urbain

Introduction

1.2 Ensuite, la question majeure sera de savoir comment la zone locale changera en ce qui concerne des aspects tels que le commerce, les services gouvernementaux et la résidence après la mise en œuvre de la politique de relocalisation (Marshall et al. 2005). Cette séparation des fonctions de la ville - par exemple, la séparation du capital commercial et du capital gouvernemental - est observée aux États-Unis, en Australie, en Chine, etc. Par exemple, les États-Unis ont Washington, DC, comme capitale du gouvernement et New York comme ville centrale pour le commerce. De même, la Chine a séparé la fonction de ville entre Pékin et Shanghai. L'exemple de l'Australie est Canberra et Sydney. Ces exemples de séparation des fonctions de la ville sont créés soit par des évolutions historiques, soit par la mise en œuvre de politiques stratégiques. Si l'évolution historique induisait la séparation des fonctions, c'est-à-dire les États-Unis, la société n'aurait pas besoin d'une évaluation minutieuse sur les analyses de simulation car la séparation aurait déjà été faite à travers les évolutions sociétales. D'un autre côté, dans le cas de l'Australie et de la Corée, si la politique est planifiée et mise en œuvre de manière stratégique, les décideurs devraient être informés des perturbations et des avantages potentiels de la politique suggérée. En particulier, de tels changements de politique sont rares, mais importants, donc des simulations génératives sur les questions d'intérêts seraient un bon soutien pour les décideurs politiques.

1.3 La politique de relocalisation en Corée affectera tout le spectre de l'environnement suburbain près de Séoul, mais estimer la force de cet effet est une tâche difficile. Fondamentalement, une ville est un système complexe avec de nombreux composants et interactions individuels. Les composants individuels sont les personnes, les bâtiments, les routes et autres infrastructures.Ces composants ont des relations à travers l'utilisation, la résidence, les build-ons et les interconnexions. Par conséquent, nous ne pouvons pas fournir une estimation des changements de zone urbaine en utilisant des statistiques simples. Au lieu de simples analyses statistiques, de nombreux chercheurs ont utilisé des modèles de simulation pour reproduire la ville et son évolution dans un monde virtuel. En générant des composants individuels et leurs relations, les chercheurs espèrent capturer ce qui se passerait dans le monde réel à partir de leur monde de simulation. Souvent, les modèles basés sur les agents (ABM) ont été largement utilisés pour générer un scénario potentiel de changements (Moon & amp Carley 2007). L'ABM implique les actions et les interactions de l'individu avec les autres ainsi qu'avec l'environnement (Bae, Lee & Moon 2012 Carley 2002 Epstein 1996 Tesfatsion 2002). Grâce à cette propriété de l'ABM, des informations sur les changements dynamiques pourraient être obtenues, ce qui est difficile à obtenir dans d'autres types de modèles (Holzer & de Meer 2008).

1.4 À la suite des simulations de zones urbaines qui génèrent les impacts potentiels d'un changement de politique, nous avons adopté une approche similaire pour évaluer l'impact de la politique de relocalisation en Corée. La politique de relocalisation actuelle en Corée déplace un complexe gouvernemental dans une zone suburbaine, la ville de Gwacheon, près de Séoul, vers une ville nouvellement construite, la ville de Sejong, située à environ 100 km au sud de la ville de Gwacheon. Par conséquent, la population locale de Gwacheon pourrait se rendre au lieu de travail en conduisant deux heures sur l'autoroute, ou la famille travaillant au complexe pourrait déménager dans la nouvelle ville. Un problème important pour la population locale de Gwacheon ainsi que les décideurs politiques est la perturbation des autres fonctions de la ville à Gwacheon. De nombreux résidents et entreprises locales s'inquiètent d'une récession potentielle dans leur commerce local en raison de la relocalisation de la population. Pour résoudre ce problème, nous avons réalisé une expérience virtuelle en utilisant un modèle basé sur des agents. Cet article présente les détails de nos modèles, simulations et expériences virtuelles. Pour examiner l'impact de la délocalisation, en particulier dans le domaine du marketing, nous avons modélisé et simulé des agents et des environnements en faisant varier le taux de réduction de la délocalisation des agents publics et de leur mouvement familial ensemble. Dans le monde réel, cette politique de relocalisation a été mise en œuvre en 2012, et nous avons pu rassembler un jeu de données pour les validations de notre modèle, qui n'était pas disponible lorsque nous avons initialement construit et présenté l'ABM fin 2012 et début 2013. Notre résultat indique qu'un certain ensemble de valeurs de paramètres pour notre modèle de simulation prédit qu'il y aura un effet négatif sur l'entreprise locale, et cet effet variera en fonction des emplacements dans la ville, du taux de réinstallation des familles et du taux de déplacement. La simulation est validée statistiquement avec le résultat de l'enquête recueilli après la mise en œuvre de la politique de relocalisation.

Recherche précédente

Modèle Orienté Système

2.2 Un modèle orienté système analyse les problèmes d'un système complexe dans une vue macro. Il modélise des paramètres macro, tels que la distance, le coût du terrain et l'utilisation du sol, plutôt que la propriété des entités. Par exemple, les modèles axés sur le système ont été traditionnellement utilisés pour décrire l'utilisation des terres urbaines. Le modèle de Von Thunen (Thünen, Wartenberg & Hall 1966) est un des premiers modèles d'utilisation des terres. Il s'agit d'un modèle analytique de base avec une équation de relations entre les coûts et les revenus. L'utilisation des terres est déterminée par la maximisation du profit. Après le modèle analytique, Burgess a développé un modèle descriptif qui divise une ville en six zones concentriques (Burgess 2008). Chaque zone a un usage du sol différent, et c'est le résultat de l'observation de plusieurs villes américaines. De plus, par rapport au modèle concentrique, des modèles sectoriels sont développés. Le modèle sectoriel est similaire au modèle concentrique mais a été développé par des facteurs négligés dans le modèle concentrique (Hoyt 1939). Dans le modèle sectoriel, l'effet du transport est ajouté. La création d'un secteur dépend des routes son motif est une forme polycentrique. Enfin, le modèle à noyaux multiples développé à partir du modèle sectoriel. Il reconnaît un certain nombre de centres distincts, par rapport à un seul centre dans les modèles précédents (Harris & Ullman 1945).

2.3 Les modèles ci-dessus étant proches des modèles économiques basés sur la demande, l'offre et le prix, les chercheurs résolu les modèles, non simulé eux. Cependant, à mesure que les chercheurs additionnent plus d'interactions entre les paramètres macro, les modèles deviennent insolubles, ils sont donc simulés. Le modèle de simulation avec une vue macro est souvent appelé « modèle de dynamique du système ». Par exemple, Forrester a modélisé les paramètres macro d'une ville avec un modèle de dynamique du système (Forrester 1971). Un autre exemple consiste à utiliser un modèle de dynamique de système pour planifier l'approvisionnement en eau à l'échelle de la ville (Zhang et al. 2008). En outre, la méthodologie est appliquée pour étudier comment planifier et gérer l'environnement régional (Guo et al. 2001).

Modèle axé sur l'individu

2.4 Le modèle orienté vers l'individu aborde le problème d'un point de vue micro. Il considère les interactions entre les individus et suppose que les actions et les interactions des individus affecteront l'ensemble du système. Comme nous l'avons mentionné, une ville est un système complexe. Tout en représentant que les interactions entre individus sont essentielles dans l'analyse de systèmes complexes, les modèles orientés système, tels que les modèles introduits dans la section 2.1, ont tendance à échouer car la méthode ignore ces interactions entre entités. Pour saisir cette caractéristique, les composantes et interactions des dynamiques urbaines doivent être expliquées. Par exemple, Rodrigue affirme qu'il existe cinq composantes importantes de la dynamique urbaine : l'utilisation du sol, le réseau de transport, la population et le logement, l'emploi et l'espace de travail, et le mouvement des passagers (Rodrigue, Comtois & Slack 2011). Notre modèle devrait inclure ces composants individuels et leurs relations.

2.5 Dernièrement, de nombreux chercheurs s'intéressent au modèle à base d'agents pour traiter une société complexe. Albatross est l'un des modèles basés sur les agents (Arentze & Timmermans 2004). Dans ce modèle, l'agent décide de l'activité et la programme en fonction de la priorité des activités et de plusieurs contraintes, telles que les contraintes de temps et d'espace. Après avoir décidé de l'horaire quotidien, l'agent choisit le lieu de l'activité en fonction de la règle adaptée par l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage social. Un deuxième modèle basé sur les agents est Aurora (Arentze, Pelizaro & Timmermans 2005). Un agent de ce modèle génère le planning en fonction de la fonction d'utilité des activités. Une fois chaque activité terminée, l'agent met à jour ses connaissances sur l'environnement et reconsidère le calendrier restant. Transims est également basé sur le modèle à base d'agents pour les analyses des systèmes de transport régionaux (Smith, Beckman & Baggerly 1995). Les Transims génèrent des modèles d'agent et de réseau routier à l'aide des données de réseau et de recensement d'une région cible. À l'aide des modèles générés, Transims effectue une simulation de trafic avec des itérations de génération d'activité, de planification d'itinéraire, de micro simulation et de procédures de rétroaction.

2.6 Ces types de modèles d'activité quotidienne sont appliqués pour l'environnement spécifique. Il existe un modèle pour évaluer l'exposition à la pollution atmosphérique qui combine les modèles Albatros et Aurora avec des données sur la qualité de l'air (Beckx et al. 2009). Compte tenu de la population et du calendrier de déplacement des agents, le modèle estime le degré d'exposition à la pollution. Il existe également un modèle de comportement de magasinage. Il traite du comportement spatial d'un agent dans un environnement de magasinage. Il prend également en compte la préférence de l'agent en magasin et les visites impulsives (Kaneda & Yoshida 2012). De plus, il existe une quantité variée de littérature sur la façon de modéliser et de simuler l'utilisation des terres urbaines avec des modèles à base d'agents. Matthews et al. fournissent un examen approfondi des applications des modèles d'utilisation des terres à base d'agents (Matthews et al. 2007). De plus, The Journal of Artificial Societies and Social Simulation a présenté divers travaux sur l'utilisation des terres et les modèles de population urbaine (Filatova, Parker & van der Veen 2009 Fonoberova et al. 2012 Otter, van der Veen & de Vriend 2001 Schwarz et al. 2012).

Simulations sur le développement et la gestion urbaines

2.7 Notre objectif est d'effectuer des analyses de simulation sur les méthodologies de modélisation et de simulation, les décideurs politiques, les ingénieurs civils et les chercheurs en études urbaines qui ont appliqué divers outils de simulation à leurs problèmes du monde réel. Batty a écrit un livre détaillé sur la façon de modéliser la dynamique de la ville avec des automates cellulaires et des modèles à base d'agents (Batty 2004). Grâce à son expertise en géographie et en urbanisme, son livre montre un ensemble d'exemples clairs de la façon dont la ville se développe et présente des caractéristiques complexes au fil du temps. Lorsqu'il s'agit de logiciels de simulation réels qui simulent la dynamique urbaine, nous pouvons nommer diverses simulations avec divers objectifs de modélisation. Par exemple, UrbanSim est conçu pour simuler la croissance d'une ville et son impact sur les habitants à long terme avec des automates cellulaires (Waddell 2002). Un autre exemple de simulation à l'échelle de la ville est OREMS, qui estime l'évacuation de la population à l'échelle de la ville en cas de catastrophe (Rathi & Solanki 1993). En outre, l'analyse pandémique à l'échelle de la ville a été soutenue par divers modèles basés sur des agents, à savoir BioWar (Carley et al. 2006). Ces simulations peuvent différer par leurs objectifs de modélisation, mais elles modélisent la zone urbaine et sa population avec des modèles à base d'agents.

Méthode

Jeu de données de scénario de simulation

3.2 Trois jeux de données sont utilisés pour fournir un scénario de simulation pour notre modèle. Le premier ensemble de données est constitué de données de micropopulation qui sont utilisées pour générer la population virtuelle dans notre modèle. Le deuxième ensemble de données est constitué des statistiques du temps de vie qui fournissent les horaires de comportement des agents. Lorsque nous avons acquis les ensembles de données, il y avait un écart d'un an entre les générations des deux ensembles de données. Cependant, l'impact de cette différence serait marginal. Le troisième jeu de données est l'environnement de la ville, en particulier les polygones de district et les topologies routières, pour répartir géographiquement les agents. L'environnement de la ville et la population de la ville déterminent ensemble les zones qui seraient les points chauds du commerce urbain.

Données de micro-population sur la population de la ville

3.3 Les données de micropopulation sont des statistiques détaillées sur la population dans une certaine région. Aux États-Unis, les données de micro-population sont appelées Public Use Microdata Sample (PUMS) en Corée, les données sont appelées Micro Data Service System (MDSS). Le MDSS contient un ensemble d'attributs, tels que l'adresse, la profession, la composition de la famille, le niveau d'éducation de la personne, etc. Étant donné qu'il existe un problème de violation de la vie privée, l'ensemble de données est généralement fourni sous forme d'échantillon anonymisé. Nous avons pu obtenir un échantillon de 5 % de données de population, qui contient 1 189 données de population sur 23 780 habitants de la ville de Gwacheon, à partir du MDSS et les utiliser pour générer la population d'agents dans notre modèle. Le tableau 1 présente la répartition de la population de la ville par profession. Étant donné que la ville est une zone suburbaine, ou une ville satellite, de Séoul avec un accent sur le complexe gouvernemental, les fonctionnaires et les travailleurs faisant la navette en dehors de la ville sont majoritaires. L'ensemble de données MDSS original ne fournit pas cette catégorisation professionnelle des individus, nous catégorisons donc les individus échantillonnés avec le flux de la figure 1.

3.4 Cette catégorisation de la population est importante pour estimer les activités quotidiennes de la population. Compte tenu de l'impact du commerce après la relocalisation, nous avons émis l'hypothèse que les comportements d'accueil et de magasinage de l'agent seraient au centre de cette étude. Ces comportements sont étroitement liés aux emplacements géospatiaux de l'agent et au modèle de trafic de la vie quotidienne de l'agent. Cependant, il n'existe pas de jeu de données direct décrivant de tels modèles, nous avons donc modélisé ces activités quotidiennes en combinant l'occupation de l'agent, la distribution géospatiale des bâtiments et les statistiques d'utilisation du temps. La première étape pour générer les activités quotidiennes d'un individu est le profilage de l'individu, et le MDSS et la catégorisation aboutissent conjointement au profil de l'individu.

Tableau 1: Statistiques descriptives de l'échantillon de 5% de la population à Gwacheon
Catégorisation des agents Nombre d'agents Implication
Agent d'Officier Public 130 L'agent public travaille au complexe gouvernemental à Gwacheon
Agent enseignant 262 L'agent enseignant travaille à l'école
Agent du personnel médical 10 L'agent du personnel médical travaille à l'hôpital
Agent commercial 27 L'agent d'affaires travaille au bureau tel que la banque
Agent de travail 19 L'agent de travail travaille dans l'industrie plutôt que dans des bureaux, comme un magasin
Agent à l'extérieur de la ville 140 L'agent à l'extérieur de la ville a un lieu de travail à l'extérieur de la ville
Agent étudiant 117 Étudiant agent étudiant à l'école
Agent télétravailleur 22 L'agent de télétravailleur travaille à la maison
Agent de ménage 350 L'agent au foyer s'occupe de la maison et de la famille
Kid Agent (non utilisé dans la simulation) 112 Kid agent est un enfant
Le total 1,189

Figure 1. Organigramme de la catégorisation des types d'agents avec l'ensemble de données MDSS

Données sur l'emploi du temps sur la population de la ville

3.5 De nombreux pays réalisent une enquête sur l'emploi du temps pour évaluer la productivité, la vie quotidienne et l'efficacité des infrastructures. Nous avons utilisé l'enquête sur l'emploi du temps fournie par l'Office national des statistiques coréen. Cette enquête fournit l'emploi du temps d'un individu ordinaire dans la vie quotidienne. En particulier, cette enquête s'intègre bien dans l'ensemble de données MDSS parce que les individus sont classés selon leurs professions. La figure 2 est une facette des données sur l'emploi du temps, qui spécifie combien de temps une personne ayant une certaine profession passe à effectuer une certaine activité. Le temps de sommeil est presque uniforme pour les étudiants, les employés et les femmes au foyer, tandis que le temps de trajet et le temps de loisirs sont significativement différents selon les professions. Ces informations fournissent deux types d'informations de modélisation. Premièrement, à partir des données d'emploi du temps, nous énumérons les états d'activité des types d'agents et leurs transitions. Deuxièmement, le temps de transition pour chaque état est également spécifié par l'ensemble de données.

3.6 Outre la durée de l'état d'activité par profession, les données sur l'emploi du temps fournissent des données au niveau individuel d'une certaine activité. Le comportement de navettage est important pour analyser et simuler les modèles de trafic, le comportement d'achat et les caractéristiques régionales. Par conséquent, l'ensemble de données sur l'emploi du temps fournit un ensemble échantillonné de données sur le temps de trajet domicile-travail : lorsqu'ils quittent leur lieu de travail ou leur domicile pour se rendre au travail. La figure 3 illustre les habitudes de déplacement des agents étudiants et d'autres agents. Il y a deux pics car les agents doivent faire des allers-retours entre le domicile et le lieu de travail. Par rapport aux autres agents, les agents étudiants ont une période de trajet plus concentrée le matin, car le cours de chaque étudiant commence à 9h00 en Corée. Cet enregistrement individuel du temps de trajet suggère les paramètres de distribution, c'est-à-dire la moyenne et la variance, sur l'heure à laquelle l'agent fait la navette dans une ville virtuelle.

Figure 2. Statistiques de l'emploi du temps de l'activité quotidienne par étudiant, personne employée et femme au foyer

figure 3. Statistiques d'utilisation du temps du comportement de déplacement par les agents étudiants et les autres types d'agents

Données d'information géographique sur l'environnement de la ville

3.7 En plus des modèles d'agents, nous avons des données d'environnement qui capturent les caractéristiques géospatiales de Gwacheon. Les données ont été téléchargées à partir d'OpenStreetMap, voir Figure 4, et un processus de nettoyage des données a suivi car les données des régions coréennes étaient très incomplètes. Nous avons récupéré 56 bâtiments de cinq types différents et leurs emplacements géospatiaux. De plus, nous avons identifié un réseau routier qui compte 37 segments routiers et 31 jonctions. Les données du réseau routier ont été structurées et stockées sous forme de données graphiques à utiliser par les agents. Les données du bâtiment n'étaient pas directement converties en données du réseau, mais les entrées et sorties des bâtiments étaient connectées au segment de route le plus proche du réseau. Trois types de bâtiments sur cinq sont étroitement liés aux simulations. Premièrement, les bâtiments gouvernementaux sont spécifiés comme lieux de travail, de sorte que les agents des travailleurs se rendent sur les lieux. Deuxièmement, les bâtiments commerciaux sont situés sur les côtés des segments de route, de sorte que les agents de passage peuvent se rendre et faire leurs achats. Troisièmement, les bâtiments résidentiels sont répartis dans toute la ville et les agents commencent leurs activités quotidiennes à partir des bâtiments résidentiels. Ces trois types de bâtiments deviennent les points de base pour créer une matrice origine-destination pour un agent individuel, et la matrice origine-destination d'une population peut révéler quelles zones commerciales peuvent avoir plus ou moins d'agents de passage après la mise en œuvre de la politique.

Figure 4. Capture d'écran OpenStreetMap de la ville d'intérêt, Gwacheon

Description du modèle basé sur les agents

3.8 Étant donné que le scénario nécessite des interactions complexes entre l'environnement de la ville et les individus, nous avons choisi l'ABM comme approche de modélisation. La figure 5 montre la structure de notre ABM. Le modèle est principalement composé de deux parties : les modèles d'agents hétérogènes et les données d'environnement. Nous avons formellement modélisé les agents et traité l'environnement comme des objets de données utilisés par les agents. Cela a limité la génération d'événements et le processus de l'environnement, mais ceux-ci étaient en dehors de notre portée de modélisation. Nous avons implémenté notre modèle avec Repast Symphony 2.0 [1] .

Figure 5. Les rectangles de hiérarchie de structure de modèle basée sur les agents sont des modèles et les rectangles arrondis sont des objets de données

  • Les agents connaissent le quartier et sont capables de trouver l'itinéraire le plus court avec des informations cartographiques globales.
  • Les informations de la carte mondiale ne sont que les informations de la disposition géospatiale et du réseau routier, elles n'incluent pas la vitesse du trafic à un certain moment.

3.10 Pour implémenter le comportement de recherche de chemin le plus court ci-dessus, nous avons appliqué un algorithme de Dijkstra simple au modèle implémenté. Après avoir implémenté la classe de base, divers types d'agents ont été implémentés via l'héritage, et nous avons poursuivi la description du modèle de nos divers agents, discutée dans la section 3.3.

Spécification formelle du comportement de l'agent

3.11 Bien que la fonction de base des agents soit intuitive sans explication détaillée, le calendrier des comportements des agents est une partie cruciale des modèles qui nécessite une explication supplémentaire. Une façon de spécifier le comportement de l'agent consiste à utiliser des organigrammes. Cependant, l'organigramme est une expression inadéquate dans le formalisme concret des modèles car il n'y a qu'un faible consensus sur les symboles et les flèches. De plus, l'organigramme est utile dans une brève description, mais il est moins utile pour spécifier les horaires détaillés des comportements car il est impossible de spécifier l'avance dans le temps dans l'organigramme. De même, le schéma des machines à états finis souffre d'un certain nombre de faiblesses. Bien que les diagrammes de machines à états finis soient meilleurs que les organigrammes pour montrer la transition d'état - qui est une conception principale de la modélisation d'agents - les diagrammes manquent toujours de la synchronisation du comportement, de la gestion des événements de perception, de la gestion des événements d'action, etc. .Nous soupçonnons que ces lacunes de la représentation du comportement de l'agent proviennent généralement d'un manque de formalisme dans la description du modèle d'agent. Ainsi, nous utilisons l'un des formalismes les plus connus du modèle à événements discrets, le formalisme DEVS, pour spécifier formellement les comportements des agents dans notre modèle. Notre ABM ne fait pas partie des modèles à temps continu, il s'agit donc d'un modèle à événements discrets dans l'ensemble. Par conséquent, notre ABM peut être spécifié par le formalisme DEVS, qui est connu comme une expression complète et complète d'un modèle à événements discrets. De plus, un diagramme DEVS à la fois complet et intuitif serait une représentation utile dans les transitions agent-comportement.

3.12 Dans notre modèle, les agents prennent une décision sur les activités quotidiennes en fonction de leur type d'agent et de leur état actuel. La figure 6–10 décrit 1) les états, 2) leurs transitions guidées par les événements externes, et 3) les sorties vers l'extérieur du modèle d'agent. Il existe cinq types de comportements d'agents variés selon les types d'agents qui proviennent de la date d'occupation dans le MDSS. Chacun des quatre premiers diagrammes décrit les comportements de l'agent étudiant, de l'agent hors de la ville, de l'agent ménagère et de l'agent télétravailleur. Le dernier diagramme décrit le comportement des agents pendulaires, qui sont l'agent public, l'agent homme d'affaires, l'agent enseignant, l'agent personnel médical et l'agent ouvrier. Les états du diagramme représentent leurs comportements actuels et les avances de temps qui correspondent à leur état indiquent la durée du comportement associé.

3.13 Les types d'agents et le nombre d'agents avec un type d'agent ont été définis par les données MDSS, et par les types d'agents définis, les comportements quotidiens des agents, tels que où visiter et quand aller, seraient déterminés. En utilisant les données MDSS et les données d'utilisation du temps, nous avons développé bâtiments incontournables selon des types d'agents hétérogènes, qui indique les bâtiments qu'un agent d'un certain type devrait visiter dans une journée (voir tableau 2). Plus précisément, chaque type d'agent doit se rendre dans plusieurs types d'immeubles dans son horaire quotidien. Par exemple, dans la figure 6, un agent étudiant préfère aller à l'école et à l'académie, tandis qu'un agent ménagère, dans la figure 8, n'a aucun bâtiment dans lequel l'agent doit se rendre. Aussi, pour la variation en simulation, les alternatives des horaires obligatoires (c'est-à-dire aller à bâtiments incontournables) sont conçus. Dans la figure 6, un étudiant agent peut aller à l'école avec une probabilité plus élevée (PSC) ou rester à la maison avec une probabilité plus faible (PH1) (c'est-à-dire PSC >> PH1). De telles probabilités dans les figures ci-dessus sont définies arbitrairement. Lorsqu'un agent décide de se rendre dans un bâtiment, l'agent se déplace vers le bâtiment via le modèle de réseau routier et y reste pendant une certaine durée, ou avance de temps. Une telle durée des comportements est fondamentalement tirée des statistiques d'utilisation du temps décrites à la section 3.1.2.

3.14 Quand un agent passe en revue tout bâtiments incontournables, ses horaires obligatoires dans une journée sont terminés afin que l'agent puisse avoir du temps libre. Le temps libre était divisé en deux volets : aller à d'autres endroits ou se reposer à la maison. Par exemple, lorsqu'un agent étudiant se déplace dans son école et son académie, il peut se rendre dans un autre endroit pour ses loisirs ou rentrer chez lui pour se reposer. Dans la figure 6, lorsque l'état d'un agent étudiant est Académie et sa durée est terminée, l'agent prend la décision de se rendre à un autre endroit (avec PSh1) ou à domicile (avec PH2). Si un agent décide d'aller à un autre endroit, l'agent peut faire le tour des bâtiments sauf son bâtiments incontournables et devrait rentrer à la maison jusqu'à son heure de sommeil qui peut également être dérivée des données d'utilisation du temps. Une telle méthode de conception est adoptée pour développer d'autres types d'agents compte tenu de leur bâtiments incontournables et les données d'utilisation du temps (voir Figure 6-10) afin que nous puissions générer des comportements calibrés des différents types d'agents à partir des données réelles.

Figure 6. (Gauche) Diagramme DEVS pour les comportements (états) des étudiants agents et leurs horaires (avances de temps) et notations (Droite) sur un diagramme DEVS

Figure 7. Diagramme DEVS pour les comportements (états) des agents hors de la ville et leurs horaires (avances de temps)

Figure 8. Diagramme DEVS pour les comportements (états) des agents ménagères et leurs horaires (avances de temps)

Figure 9. Diagramme DEVS pour les comportements (états) des agents télétravailleurs et leurs horaires (avances de temps)

Figure 10. Diagramme DEVS pour les comportements (états) des agents publics, des hommes d'affaires, des enseignants, du personnel médical et des agents des travailleurs et leurs horaires (avances de temps)

Tableau 2: Listes incontournables selon des types d'agents hétérogènes
Informations sur le bâtiment. Type d'agent
Type de bâtiment Nombre Étudiant En dehors de la ville Ménagère Télétravailleur Officier public Homme d'affaire Prof Personnel médical Ouvrier
Publique 1 O
Bureau 8 O O O
Achats 8
Trafic 4 O
Appartement 10 O O O O O O O O O
Hôpital 2 O
Restaurant 9 O O O O
Académie 4 O O
L'école 10 O O
Le total 56

Résumé du modèle et conception de l'expérience virtuelle

3.15 Nous avons construit notre ABM d'activités quotidiennes en mettant l'accent sur le travail en semaine et le comportement d'achat pour évaluer l'impact de la délocalisation de la population sur le commerce de la ville. Alors que les sections précédentes décrivaient l'architecture du modèle et l'intérieur des agents, le tableau 3 énumère les ensembles de données utilisés et les résultats générés pour l'analyse. Nous avons calibré nos activités d'agent par l'ensemble de données MDSS et l'ensemble de données sur l'utilisation du temps. Nous avons obtenu les données d'échantillon de 5 % de la population globale de la ville de Gwacheon auprès du MDSS, qui ne contient que 1 189 membres de la population. Comme la population de 1 189 est trop petite pour évaluer l'impact sur le commerce, nous avons généré 2 154 agents dans notre modèle, soit deux fois la taille des données de population. Le résultat souhaité est le nombre potentiel de comportements d'achat de chaque bâtiment commercial à Gwacheon.

Tableau 3: Liste des variables d'entrée, des variables de sortie et des paramètres de notre modèle à base d'agents
Taper Nom Implication
Saisir Ensemble de données MDSS Étant donné les attributs de chaque agent, le type d'agent est déterminé et le programme quotidien est généré par le type d'agent.
Ensemble de données d'utilisation du temps La consommation quotidienne de temps sur un certain état d'activité pour un certain type d'individu
Jeu de données SIG Informations sur les routes et les bâtiments concernant les coordonnées, le type et l'identification
Sortir Nombre d'agents de passage Le nombre d'agents de passage pour chaque bâtiment pour évaluer les activités commerciales
Nombre d'agents sur le segment routier Le nombre d'agents sur un certain segment de route pour évaluer l'état du trafic
Paramètre Ratio de réduction Part de la relocalisation des agents publics sur tous les agents publics de la ville de Gwacheon
Ratio de navettage Partie des agents publics qui font la navette entre Gwacheon et la nouvelle ville sans déménager sur l'ensemble des agents publics en déplacement
Déménagement familial Valeur booléenne indiquant si un agent public déménagerait avec sa famille ou non
Vitesse de transport La vitesse de marche est de 1, et d'autres sont x fois plus rapides que la marche
(marche = 1, vélo = 3, bus = 8, voiture = 10)
Temps de simulation Temps total de simulation
(par défaut = 24 heures)
Position initiale de l'agent Déterminer la maison de l'agent au hasard avant la simulation
(par défaut = assignation aléatoire avec l'ensemble de données MDSS, voir Section 3.3.)
Lieu d'agent requis Déterminer la place obligatoire pour l'agent en fonction de son type
(par défaut = assignation aléatoire avec l'ensemble de données MDSS, voir Section 3.3.)
Durée de l'activité La durée d'activité de l'agent dépend de ses statistiques
(par défaut = statistiques d'utilisation du temps dans la section 3.1.2.)

3.16 Dans la simulation, le modèle compte les agents de passage pour évaluer la taille des populations locales à un certain endroit, et nous supposons que le nombre d'agents de passage affecterait négativement le commerce de la ville. Cette hypothèse n'est pas originale car la relation entre la population d'un territoire et l'économie locale a été étudiée dans de nombreux travaux (Kuznets 1967 Simon 1986 Becker, Glaeser & Murphy 1999 Tsen & Furuoka 2005). Par exemple, Tsen et Furuoka (2005) ont étudié la relation entre la population et la croissance économique dans les économies asiatiques. De plus, Fesser et Sweeney (1999) ont examiné les formes importantes de détresse économique qui ont accompagné l'émigration et la perte de population dans les communautés américaines du même point de vue que le nôtre. Le nombre d'agents de passage dépend de l'état du trafic du réseau routier, de sorte que le nombre d'agents sur un certain segment de route est également compté.

  • Lorsque la politique de relocalisation est exécutée, certains des agents publics devraient déménager dans la nouvelle ville administrative
  • Parmi les agents publics relocalisés, certains quitteraient la ville de Gawcheon, mais d'autres feraient la navette entre Gwacheon et la nouvelle ville
  • Parmi les agents publics qui déménagent, certains déménageront avec leur famille, mais d'autres déménageront seuls

3.18 Sur la base des trois cas possibles, nous mettons en place trois variables expérimentales : taux de réduction, taux de déplacement, et déménagement familial. Ratio de réduction désigne une partie des agents publics en mutation. Si le taux de réduction est de 0,1, 10 % des agents publics de la ville devraient déménager dans la nouvelle ville administrative. Rapport de navettage décrit une partie des agents publics relocalisés qui font la navette entre la ville de Gwacheon et la nouvelle ville sans déménager. Si le ratio de navettage est de 0,0, tous les agents publics qui déménagent quitteront la ville de Gwacheon. Déménagement familial indique si la famille d'un fonctionnaire l'accompagnera ou non lorsqu'il décidera de déménager. Dans nos expérimentations virtuelles, nous avons développé sept cas de taux de réduction, cinq cas de taux de navettage et deux cas de déménagement familial (voir tableau 4). Ainsi, nous avons proposé 70 cas de simulation par la conception expérimentale entièrement factorielle et ajouté un autre cas de simulation (c'est-à-dire, la ligne de base) sans relocalisation. Toutes les expériences ont été répétées 20 fois pour éviter les effets du hasard dans notre modèle.

Tableau 4 : Conception d'expérience virtuelle de scénario d'intérêts
Expérience
Nom de variable
Conception de l'expérience Implication
Ratio de réduction 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5 0,6 ou 0,7 (7 cas) Part de la relocalisation des agents publics sur tous les agents publics de la ville de Gwacheon
Ratio de navettage 0,0, 0,25, 0,50, 0,75 ou 1,00 (5 cas) Partie des agents publics qui font la navette entre Gwacheon et la nouvelle ville sans déménager sur l'ensemble des agents publics en déplacement
Déménagement familial Vrai ou Faux (2 cas) Valeur booléenne indiquant si un agent public déménagerait avec sa famille ou non
Nombre total de cellules expérimentales 70 cellules d'expérimentation + 1 cellule de référence
(= 7 * 5 * 2 + 1 cas)
Chaque cellule est répliquée 20 fois

Résultats

Résultat de l'analyse de la politique de relocalisation

4.2 Nous avons réalisé une expérience virtuelle avec notre modèle et notre plan d'expérience. Pour faciliter la compréhension intuitive du résultat, nous avons fourni une visualisation des simulations. Après la visualisation, nous avons étudié l'importance des changements sur les agents de passage au niveau du bâtiment. L'un des mérites de l'utilisation de l'ABM est l'analyse au niveau micro des sorties de simulation, nous avons donc observé quelles zones seraient plus affectées que les autres.

Illustration sur l'exécution du modèle

4.3 Notre ABM simule les activités quotidiennes de la population locale en mettant l'accent sur le trafic et le comportement d'achat. La figure 11 montre une liste de captures d'écran à 6h, 8h, 14h et 18h dans le monde de la simulation. Les types d'agents sont codés par couleur dans les captures d'écran et les bâtiments sont répartis géospatialement dans la région. La figure 3 de l'ensemble de données sur l'emploi du temps précise qu'il y a une plus petite plage de temps pour aller au travail par rapport au retour à la maison dans les activités de navettage. Par conséquent, notre modèle montre le trafic plus dense à 8h00 par rapport au trafic à 18h00. A 6h du matin, il y a peu de trafic en raison de l'ajustement aléatoire de l'avance pour certains agents. À midi, les agents qui ne font pas la navette sortent pour faire du shopping et d'autres activités.

Figure 11. Activités quotidiennes simulées de la population locale à 6h (a), 8h (b), 14h (c) et 18h (d) dans la ville simulée

4.4 La figure 12 montre l'impact de la réduction des agents de passage dans les immeubles commerciaux d'intérêt. Les 17 bâtiments ont été sélectionnés selon qu'ils étaient liés à des activités de shopping, de restauration ou de loisirs, qui seraient les bâtiments commerciaux de la ville. La figure 12 montre les neuf cas sur les 70 cellules expérimentales du tableau 4. Lorsque la famille ne déménage pas, l'impact sur le nombre d'agents de passage était minime. Par conséquent, nous avons sélectionné neuf cellules représentatives lorsque la famille ne déménage pas. Nous avons observé que les bâtiments étaient affectés différemment par le taux de navettage et le taux de réduction. De plus, l'emplacement géographique des bâtiments a également influencé l'impact. Par exemple, la cellule avec un taux de réduction élevé et un faible taux de navettage a montré une réduction plus importante que la cellule avec un taux de réduction élevé et un taux de navettage élevé parce que la population locale diminue moins avec un taux de navettage plus élevé. Le comportement de navettage conduira les agents à l'échangeur autoroutier au nord de la ville, de sorte que certains bâtiments sur le chemin sont presque les mêmes avant la mise en œuvre de la politique.

Figure 12. Le taux de réduction du nombre d'agents de passage avec divers paramètres de variables expérimentales nord est en hausse, et le pourcentage indique la réduction des agents de passage par rapport à la ligne de base

4.5 La figure 13 illustre les impacts agrégés du commerce urbain à travers divers facteurs. La figure 13 implique que le déménagement n'affectera pas grand-chose à moins qu'il ne s'accompagne du déménagement familial. Cette relocalisation de la famille est bien plus importante que la variation du taux de relocalisation des agents publics. En fait, cette estimation est déjà observée à Gwacheon car il existe des rapports remettant en cause l'impact de la politique de relocalisation sans mouvements familiaux entiers.

Figure 13. Pourcentages d'agents de passage réduits par rapport à la ligne de base (à gauche) marginalisés par le paramètre de déplacement familial, (au centre) marginalisés par le taux de réduction et (à droite) marginalisés par le taux de déplacement (marginalisation : intégrer ou additionner les résultats de trois paramètres au résultat d'un paramètre pour se concentrer sur l'effet par chaque paramètre indépendamment)

Analyses statistiques sur le commerce des villes

4.6 Dans nos simulations, le nombre d'agents de passage des bâtiments commerciaux varie en fonction de quatre facteurs : l'emplacement des bâtiments, le déménagement familial, le ratio de réduction et le ratio de navettage. Pour évaluer statistiquement l'importance de ces facteurs, nous avons développé un méta-modèle qui explique l'importance des facteurs dans la détermination des dénombrements. Le méta-modèle est une régression linéaire multivariée entre les quatre facteurs et le nombre d'agents de passage. Deux facteurs, le bâtiment et le déménagement de la famille, sont des variables catégorielles, nous avons donc créé deux ensembles correspondants de variables en omettant un cas pour chacun des ensembles. Le tableau 5 décrit les détails du résultat de la méta-modélisation. Parce que nous avons standardisé les coefficients, nous pouvons comparer la sensibilité des variables changeantes pour augmenter les comptes. Comme l'illustre la figure 9, les comptes diminuent lorsque les familles déménagent, le ratio de réduction augmente et le ratio de navettage diminue. Le tableau 5 indique que les forces des trois facteurs sont dans l'ordre du déménagement familial, du taux de navettage et du taux de réduction en observant les coefficients standardisés et la valeur P indique la robustesse des interprétations. Lorsque nous comparons les trois facteurs aux emplacements des bâtiments commerciaux, la plupart des emplacements ont une influence plus forte sur les comptes que le déménagement familial, le ratio de réduction et le ratio de navettage. Cela signifie que l'emplacement des bâtiments sera le facteur le plus important pour déterminer la hausse et la baisse des mérites commerciaux, et cela est illustré à la figure 12.

4.7 En plus de la méta-modélisation, nous avons effectué un test d'analyse de variance (ANOVA) sur les facteurs et le nombre d'agents de passage. Le tableau 6 montre l'influence des traitements, qui sont des variables expérimentales, sur les dénombrements. Le résultat de l'analyse est cohérent avec le méta-modèle. L'emplacement du bâtiment est le traitement principal pour changer les comptes. Ensuite, le déménagement familial, le ratio de navettage et le ratio de réduction ont une influence sur les dénombrements dans l'ordre des forces.

Tableau 5 : Méta-modèle de comptage de passages avec régression linéaire des comptages de passants par bâtiments d'intérêt
Tableau 6 : ANOVA pour montrer l'importance du facteur entre les variables expérimentales et les comptes de l'agent de passage
Variables 'Somme carré.' 'd.f.' 'F' 'Prob>F'
Emplacements des bâtiments commerciaux 4.30E+09 1.60E+01 15820.3738 0.0000
Déménagement familial 1.05E+07 1.00E+00 620.6110 0.0000
Ratio de réduction 1.19E+06 6.00E+00 11.7019 0.0000
Ratio de navettage 1.75E+06 4.00E+00 25.8057 0.0000
'Erreur' 1.97E+07 1.16E+03
'Le total' 4.34E+09 1.19E+03

Résultat de l'analyse de validation du modèle

4.8 Cette étude de simulation a été conçue à la mi-2012 alors que la politique était sur le point d'être exécutée. En août 2013, nous avons étudié les changements réels à Gwacheon. Cette étude se concentre sur l'impact de la relocalisation sur l'aspect commercial, nous avons donc étudié les changements de taux de loyer des bâtiments simulés dans le monde réel. La mesure directe du statut commercial serait le montant des ventes des magasins et des centres commerciaux de la région, mais de telles informations sont difficiles à collecter dans l'ensemble de la ville. Par conséquent, nous avons collecté la mesure indirecte, c'est-à-dire le taux de location des immeubles, montrant les changements dans l'aspect commercial, et cette mesure est plus facile à enquêter. Cependant, enregistrer objectivement le taux de loyer des immeubles commerciaux n'était pas une tâche facile car les contrats n'étaient pas souvent passés et parce que le taux exact n'était pas publiquement disponible, ce qui était très différent de trouver le taux de loyer pour les résidences. Ainsi, nous avons contacté 11 grandes agences immobilières et réalisé les enquêtes sur les loyers des immeubles. Comme il n'y a eu aucune réponse de certaines des personnes interrogées, nous n'avons récupéré que cinq retours d'enquête. De plus, sur 17 bâtiments d'intérêt dans la simulation, trois bâtiments n'étaient pas disponibles pour la location d'espaces à des fins commerciales, donc 14 bâtiments sont devenus les cibles de validation.

4.9 La figure 14 et la figure 15 montrent la comparaison visuelle entre les mesures du monde réel et les simulations. Nous avons comparé le taux de loyer enquêté et le nombre moyen d'agents de passage par immeubles commerciaux d'intérêt. Il est difficile de voir une forte corrélation entre les deux, mais les diagrammes de dispersion montrent une légère corrélation positive entre les deux ensembles de métriques. Alors qu'il semble y avoir une corrélation positive, certains bâtiments, les bâtiments 711, 706 et 302, sont déviés de la ligne d'ajustement.

Figure 14. (Gauche) Taux de loyer interrogés par immeuble dans le monde réel et (Droite) nombre moyen d'agents de passage dans les simulations

Figure 15. Nuage de points et ligne d'ajustement linéaire entre le résultat de la simulation et l'enquête du monde réel

4.10 Comme nous ne pouvons pas confirmer la corrélation avec seulement la visualisation des deux distributions, nous avons calculé les corrélations entre les deux distributions. Plus précisément, nous avons calculé les corrélations entre la distribution étudiée et chaque cellule d'expérimentation virtuelle, ce qui a abouti à 70 ensembles de résultats de corrélation. De plus, nous avons calculé trois corrélations différentes : la corrélation de Pearson, la corrélation de rang de Spearman et la corrélation de rang tau de Kendall. Nous avons inclus les corrélations de rang parce que les résultats de simulation avec une prédiction correcte dans les rangs, et non la distribution continue des valeurs, peuvent être utiles dans les analyses de politique du monde réel. Le tableau 7 présente le résumé de cette analyse de corrélation. Lorsque nous incluons chaque bâtiment d'intérêts, la corrélation de valeur est de 20,68 % et la corrélation de rang est de 45,49 %. Considérant qu'il s'agit d'une simulation sociale qui est très difficile à obtenir une validation élevée, nous pensons qu'il s'agit d'une qualité moyenne pour la validation. Lorsque nous excluons les bâtiments qui s'écartent de la ligne d'ajustement de la figure 15, la corrélation de valeur devient 48,3 % et la corrélation de rang devient 85,45 %. Ce serait une bonne qualité de validation compte tenu de la difficulté de validation des simulations sociales. Outre le résultat de la validation statistique, nous avons tracé quelles cellules expérimentales virtuelles ont entraîné la corrélation maximale. Ce résultat de trace de paramètre peut nous indiquer les paramètres réels du monde réel. Par exemple, lorsque les cellules expérimentales générant la corrélation de rang de Spearman maximale simulent lorsque les familles ne déménagent pas, le taux de réduction est de 0,7 et le taux de commutation est de 0,5.

Tableau 7 : Analyse de corrélation entre le taux de loyer enquêté et les dénombrements simulés d'agents de passage
14 bâtiments 11 bâtiments
(Hors valeurs aberrantes : Bâtiment 711, 706 et 302)
Max. Valeur de corrélation Simulation Réglage de Max. Corrélation Max. Valeur de corrélation Simulation Réglage de Max. Corrélation
Déménagement familial Ratio de réduction Ratio de navettage Déménagement familial Ratio de réduction Ratio de navettage
Pearson
Corrélation
0.2068 Vrai 0.6 1.0 0.4830 Vrai 0.3 0.75
Corrélation de rang de Spearman 0.4549 Vrai 0.6 1.0 0.8545 Faux 0.7 0.5
Corrélation de rang Tau de Kendall 0.3187 Vrai 0.6 1.0 0.6727 Faux 0.7 0.5

Conclusion

5.2 De nombreuses politiques sont conçues et mises en œuvre pour un plus grand bien et un objectif stratégique. Cette politique de délocalisation du complexe gouvernemental vise à détourner une petite fonction de Séoul vers une ville éloignée, de sorte que la surpopulation et les problèmes qui l'accompagnent pourraient être résolus dans le processus. Cependant, cette politique a un impact profond sur la population touchée : les familles qui doivent déménager, les agents publics qui pourraient faire la navette pendant deux heures par jour, et les magasins et centres commerciaux locaux avec des ventes en baisse. Les décideurs politiques pourraient avoir besoin d'un outil leur permettant de prévoir les effets extérieurs de leurs politiques, et cette simulation serait un tel outil.

Remerciements

Remarques

Les références

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La ligne de production industrielle

La Grande-Bretagne à la fin du XVIIIe siècle fusionnait la masse critique de son économie et de sa société alors que la révolution industrielle s'emparait de la nation. Les populations se sont déplacées, les fermes se sont vidées, les villes se sont développées et les nouvelles usines et moulins apossataniques ont alimenté le moteur économique.

En Écosse, le fer, le charbon et l'acier de Glasgow étaient le cœur de la nouvelle dynamique entraînée par la vapeur. À Édimbourg, c'était moins le cas, mais le développement urbain reflétait toujours la machine industrielle. Une ligne de production d'habitations revêtues de pierre de taille a été conçue et réalisée.

Les maisons mitoyennes de Circus Place

Ils ont été fabriqués à partir du moule et affichés pour un nouveau marché de consommation des &aposnouveau riche&apos parmi les classes supérieures écossaises, y compris les nobles absents en Angleterre. En jugeant Londres aux côtés d'Édimbourg en 1850, Charlotte Brontë s'était enthousiasmée "la prose comparée à la poésie" suggérant que la Nouvelle Ville avait en effet rehaussé le prestige de la capitale écossaise.

Cette rigidité de style avec sa symétrie rectiligne au premier plan incarne la nouvelle ville géorgienne. L'uniformité de l'horizontale est donc rarement perturbée. Et à quel point cela a semblé sensationnel en 1810 lorsque l'arc peu profond du nouvel Abercromby Place a été construit sous les yeux incrédules des habitants. Ils étaient certains qu'il s'effondrerait en tas.

Mais quand un franc-tireur ose briser les rangs serrés, cela semble d'autant plus remarquable par son caractère unique. Robert Adam n'était cependant pas une telle exception. Sa grande réputation lui a offert le luxe de la splendeur palatiale de Charlotte Square. Toute la façade des blocs nord et sud a été soumise au faux style d'une résidence royale bien qu'elle contienne des maisons séparées à l'intérieur. Impressionnant mais néanmoins prétentieux dans son insinuation.

La Scottish National Portrait Gallery à Queen Street


Structure de la population

Le vieillissement de la population est commun à l'Europe occidentale, mais en raison de la faible natalité, il est observable en France depuis le début du XIXe siècle. Au début du XXIe siècle, plus d'un cinquième des Français avaient au moins 60 ans. La tendance à l'augmentation de la proportion de la population âgée reflète également les progrès de la médecine, qui ont permis d'allonger l'espérance de vie. La structure par âge de la population revêt une importance sociale et économique considérable. L'augmentation constante de la proportion de personnes âgées met une pression croissante sur la population active pour fournir des pensions, des services médicaux et sociaux et des logements pour personnes âgées. L'augmentation des naissances entre 1944 et le milieu des années 1970 a cependant apporté ses propres problèmes, notamment la nécessité de se précipiter dans un programme de construction d'écoles, suivi de la création de nouvelles universités. Mais cette population démographiquement jeune a également stimulé l'économie en créant une plus grande demande de biens de consommation et de logement.

Un autre aspect important de la structure de la population est la proportion d'hommes par rapport aux femmes, dans l'ensemble de la société et dans les différents groupes d'âge. Comme dans la plupart des pays d'Europe occidentale, les femmes sont plus nombreuses que les hommes dans la société française et en particulier dans les tranches d'âge supérieures, ce qui est le résultat de deux facteurs : les guerres, qui ont causé la mort d'un grand nombre d'hommes, et l'inégalité naturelle de l'espérance de vie pour hommes et femmes. Une femme française à la naissance a l'une des espérances de vie les plus élevées au monde (85 ans), tandis que celle d'un homme est bien inférieure (78 ans), bien qu'encore relativement élevée par rapport au monde en général. Le ratio hommes/femmes dans l'emploi est une autre mesure de la structure de la population, et à la fin du 20e siècle, les femmes ont régulièrement augmenté leur part du marché du travail.


L'histoire du Collège Catawba

La vitalité du Catawba College réside dans sa tradition de programmes académiques solides, des étudiants diversifiés, sensibles, concernés mais exigeants, qui partagent un objectif sérieux, des diplômés loyaux et des administrateurs informés et engagés.

La tradition du Catawba College remonte à sa création en 1851 dans la ville de Newton, un centre de commerce dans les contreforts de l'ouest de la Caroline du Nord. Cette région avait été colonisée dans les années 1740 par de hardis pionniers allemands venus de l'est de la Pennsylvanie pour s'installer dans les vallées des rivières Haw, Yadkin et Catawba. Ils ont apporté avec eux un fort héritage culturel et religieux. Ces pieux colons ont créé la North Carolina Classis de l'Église réformée en 1831 et peu de temps après, en 1834, une société d'éducation pour envoyer des jeunes gens dans certaines écoles du nord de l'Église réformée pour y être éduqués et retourner en Caroline du Nord pour servir dans le ministère.

La grande valeur que ces pionniers accordaient à l'éducation s'est fait sentir lors de la réunion de 1848 des Classis à St. Matthew's Arbour, où il a été suggéré que l'Education Society « trouve notre propre collège au milieu de nous ». Le Catawba College a ouvert ses portes en 1851 avec un don de 10 acres de terrain et un investissement en capital de 15 000 $. Il tire son nom de la tribu indienne qui avait déjà prêté son nom au comté et à la rivière qui coule à proximité. Les années qui ont suivi ont été remplies de prospérité pour l'institution en pleine croissance, reflétant le climat économique de la région. Cependant, la guerre civile a apporté des changements drastiques, réduisant la disponibilité des fonds et des étudiants. Pendant les années de guerre, le Collège est devenu une académie, fonctionnant sous le nom de Catawba High School de 1865 à 1885. Au cours de la dernière année, il a repris ses activités sous sa charte d'origine et a décerné ses premiers diplômes universitaires en 1889.

En 1890, Catawba est devenue une institution mixte et sa première femme diplômée a terminé ses études en 1893. Même avec le En plus des femmes dans le corps étudiant, le Collège a lutté pour surmonter les ravages et l'épuisement provoqués par la guerre. Répondant à l'offre d'un bâtiment administratif de dortoir partiellement construit et de plusieurs acres de terrain à Salisbury, les administrateurs, le collège et les responsables de l'église ont fermé le campus à Newton en 1923 et rouvert à Salisbury en 1925. En 1957, les évangéliques et réformés Church, l'organisme parent de Catawba, a fusionné avec les Églises chrétiennes congrégationalistes pour former l'Église unie du Christ, avec laquelle le Collège reste affilié. Il n'y a cependant pas de restrictions sectaires au Collège, l'institution cherche à maintenir une atmosphère agréable pour tous les étudiants en quête de vérité. Des étudiants de différentes confessions religieuses sont aujourd'hui représentés dans le corps étudiant, notamment des baptistes, des méthodistes, des catholiques romains, des luthériens, des presbytériens, des musulmans, des membres de l'Église unie du Christ, des bouddhistes et des épiscopaliens. Tous sont encouragés à passer du temps à explorer leurs traditions religieuses et à examiner l'impact qu'elles ont sur leur vie.

Catawba cherche à servir la communauté du comté de Salisbury-Rowan par le biais de ses programmes et services. Le Robertson College-Community Center, une installation construite en collaboration avec la communauté il y a plus de 37 ans, abrite la Shuford School of Performing Arts et présente des productions musicales et théâtrales du collège et de la communauté. De même, les installations sportives du collège ont été améliorées par la communauté locale et sont à la disposition des résidents locaux ainsi que des étudiants. Les étudiants ont de nombreuses opportunités de participer activement à une communauté plus large pendant qu'ils sont inscrits à Catawba et de trouver des opportunités d'interaction communautaire, de service et de développement personnel.

Depuis que Catawba a ouvert ses portes à Salisbury en 1925, il a construit une tradition de diplômés qui continuent d'honorer le Collège par leurs réalisations et lui permettent, grâce à leur soutien, de renforcer cette tradition à chaque entrée de classe. Ces diplômés comprennent des médecins, des avocats, des enseignants et des professeurs d'université, des dirigeants d'entreprise, des acteurs et des musiciens, des travailleurs sociaux et d'autres personnes qui contribuent à la société de diverses manières.

Le Catawba College compte maintenant 41 bâtiments sur 276 acres boisés. Il est connu pour sa réserve écologique de 189 acres sur le campus. L'usine physique est évaluée à plus de 40 millions de dollars. Avec environ 1 300 étudiants représentant 34 États américains et 19 pays étrangers, le corps étudiant est presque également réparti entre les hommes et les femmes.

Comme le corps étudiant, la faculté Catawba est de nature cosmopolite. Il incarne un large éventail d'opinions et de philosophies, fondées sur des études menées dans de nombreux collèges et universités de premier plan de notre pays. Sur les 80 professeurs à temps plein employés à Catawba, 83 pour cent détiennent un doctorat ou un diplôme terminal dans leur discipline (Ph.D. ou M.F.A.).

Catawba cherche à employer des membres du corps professoral qui non seulement sont d'excellents enseignants, mais qui ont également la capacité de guider et de défier les étudiants grâce à leur interaction avec eux dans les clubs, les organisations scolaires et les activités sportives et sociales.Les professeurs sont véritablement engagés dans la mission du Collège qui exprime le souci du développement total de l'étudiant. Le ratio professeur-étudiant idéal signifie qu'un membre du corps professoral est toujours disponible pour aider et conseiller un étudiant et pour offrir un soutien dans le processus de développement parfois difficile. Les anciens étudiants attribuent souvent leur succès au fait que les membres du corps professoral se souciaient d'eux en tant que personnes, et pas seulement pour leur rendement scolaire. Le Catawba College est dirigé par un conseil d'administration composé d'un maximum de 40 hommes et femmes issus de divers horizons professionnels et personnels, avec des points de vue divers et provenant d'un éventail de régions géographiques.


Chaque île a un certain niveau qui dépend du nombre d'habitants du niveau le plus élevé vivant sur l'île. Il est affiché en haut de l'écran, juste après l'état d'attractivité de l'île.

Niveau de l'île Exigence
Vieux monde
Règlement rien
Village 100 Les agriculteurs
Ville portuaire 150 Ouvriers
Ville 500 Artisans
Capitale 500 Ingénieurs
Métropole 1750 Investisseurs
Nouveau monde
Règlement rien
Ville 200 Jornaleros
Colonie 600 Obreros
L'arctic
Règlement rien
Camp 250 Explorateurs
Avant-poste 1000 Techniciens
Enbesa
Règlement rien
Quartier 150 Bergers
Quartier majeur 600 Aînés

La représentation dans le jeu d'Investor ressemble au personnage masculin de Van der Luyden du film de 1993 "The Age of Innocence"