2.2 Cơng cụ mơ hình đọc sự vận động khơng gian đô thị Arnaud Banos – CNRS, Alexis Drogoul – IRD, Bent Gaudou – Đại học Toulouse, Huỳnh Quang Nghi – Đại học Cần Thơ, Trương Chí Quang – Đại học Cần Thơ, Võ Đức Ân– MSI-IFI Biểu diễn hệ thống thực tế phức tạp nhằm dự báo biến động xảy đề giải pháp quy hoạch phù hợp thách thức đặt công tác nghiên cứu mô hình hóa tin học Bổ khuyết cho phương pháp phân tích cổ điển khác, cách tiếp cận cho phép thiết kế mơ hình động kết tương tác biểu diễn tin học thực thể hệ thống mơ hình hóa (tác nhân, thể chế, môi trường, quy hoạch, v.v ) Những mô hình sau sử dụng cơng cụ hỗ trợ cho trình thực nghiệm “ảo” – có sử dụng mơ - kết nghiên cứu phân tích cách chi tiết; khuyến khích tương tác với người dùng Mục tiêu lớp học chuyên đề để học viên làm quen với phương pháp mơ hình hóa tin học tượng tăng trưởng đô thị Sử dụng nghiên cứu phát triển đô thị phần thành phố Cần Thơ (đồng Sơng Cửu Long) giai đoạn 2000-2010, khóa học đề cập đến vấn đề sau: mơ hình tăng trưởng thị; phương pháp tập hợp tạo liệu (địa lý, thị, xã hội) phục vụ mơ hình hóa (hệ thống thơng tin địa lý, hình ảnh vệ tinh, kết điều tra); xây dựng mơ hình tăng trưởng thị phần mềm mơ hình hóa Gama, mơ mơ hình theo vấn đề đặt Học viên làm việc theo nhóm nhỏ với nhiệm vụ phát triển bổ sung mơ hình sở cách thêm liệu đề quy luật Mỗi nhóm có nhiệm vụ tổng kết phương pháp nghe giới thiệu hai buổi đầu khóa học Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [179] [Alexis Drogoul] Trước ngày bắt đầu lớp học, giảng viên hỗ trợ học viên cài đặt máy phần mềm cần thiết phục vụ cho nội dung học Ngày học thứ nhất, thứ Năm ngày 24 Phần đầu lớp học chuyên đề dành để giới thiệu học viên giảng viên (xem tiểu sử giảng viên, danh sách học viên cuối chương) Lần lượt học viên giới thiệu chéo người ngồi bên cạnh mình, giới thiệu quan làm việc, nghiên cứu thực mong đợi cá nhân lớp học chuyên đề Trong phiên họp toàn thể, bạn nghe giới thiệu nhiều thách thức đặt trình thị hóa ngày gia tăng tốc độ thị hóa ngày lớn giới Trong lớp chuyên đề chúng ta, đặt vào vị nhà hoạch định sách, chuyên gia quy hoạch Các bạn phải tìm hiểu tính động hệ thống thị, đốn định dự báo biến động hệ thống, mô tả đánh giá biến động mô sách liên quan đến quy hoạch Chúng ta nghiên cứu chủ yếu mơ hình hình thái thị mơ hình tăng trưởng Bản đồ 16 Ví dụ Cần Thơ Nguồn: tác giả [180] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD thị, nghĩa mơ hình biểu diễn biến động không gian đô thị môi trường vật chất Để hiểu tính động, xây dựng mơ hình sử dụng nhiều số liệu khác nhau: hình ảnh vệ tinh, ảnh chụp từ cao, điều tra, nghiên cứu điền dã, v.v Số liệu phối hợp tùy theo mục tiêu đặt với mơ hình để tìm hiểu q trình biến động hệ thống xã hội, đô thị môi trường Khóa học giới thiệu phương pháp luận, vấn đề nghiên cứu ứng dụng Chúng cố gắng truyền tải kinh nghiệm cách làm để bạn độc lập xây dựng sử dụng mơ hình, giới thiệu để bạn làm Sơ đồ quen với phương pháp thường sử dụng đề án thị hóa Tồn phần giảng lý thuyết tập thực hành sử dụng liệu giảng viên xây dựng dựa liệu thành phố Cần Thơ (xem Bản đồ 16) Cần Thơ thành phố lớn đồng sơng Cửu Long có sức phát triển động vòng mười năm qua Chúng ta có số liệu phong phú phát triển thành phố Về mặt lý thuyết, khóa học tổ chức sau: 19 Tổ chức lớp học Nguồn: tác giả Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [181] Arnaud Banos giới thiệu tổng quát mô hình tăng trưởng thị khác tập trung giới thiệu vấn đề liên quan ưu điểm mơ hình Buổi chiều, Bent Gaudou giới thiệu phương pháp luận xây dựng mơ hình Sau đó, Trương Chí Quang giới thiệu cơng tác thu thập xử lý số liệu Ngày thứ sáu dành để giới thiệu cơng cụ mơ hình hóa mơ giới thiệu hai mơ hình biểu diễn mơ hình hóa thị - mơ hình tế bào tự động mơ hình tác tử sử dụng thơng tin véc-tơ Hai ngày cuối nhóm làm việc nhóm – nhóm bốn người có giảng viên hỗ trợ - nhóm có hai phần trình bày Sơ đồ trước lớp học Hai học viên đại diện lớp chuẩn bị có trình bày giới thiệu lớp học chuyên đề phiên tổng kết toàn thể vào thứ bảy 2.2.1 Mơ hình tăng trưởng thị [Arnaud Banos] Mơ hình tăng trưởng thị có lịch sử phát triển lâu dài, bước phát triển mơ hình hóa gắn với biến động đời sống phương thức lập kế hoạch tăng trưởng thị Mơ hình học giả Von Thunen mô 20 The Urban Modelling Timeline Nguồn: Batty, 2014 [182] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Sơ đồ 21 Von Thunen Model Nguồn: Von Thunen, 1842 hình mơ hình tập trung vào phân tích kinh tế khơng gian địa lý thị Von Thunen vốn chủ đất Ông quan sát tính quy luật cách tổ chức thị nông thôn Vào kỷ 19, thành phố cung cấp thực phẩm từ vùng nông thôn Von Thunen vạch vịng trịn nơng nghiệp đồng tâm vịng quanh thành phố, vịng trịn nơng nghiệp có đặc trưng chuyển dần từ thâm canh sang quảng canh ngồi đầu mút ngoại vi đất khơng canh tác Vào thời điểm đó, giá trị đất phụ thuộc vào độ màu mỡ mảnh đất Còn Von Thunen lại cho giá trị đất phụ thuộc vào khoảng cách từ mảnh đất đến thị Khung 11 Xây dựng mơ hình Von Thunen - Hệ thống thị - nơng thơn độc lập (khép kín) - Khơng gian địa lý phẳng (khơng có yếu tố cản trở tự nhiên) - Chất lượng đất điều kiện khí hậu nơi - Nhà sản xuất giảm tối thiểu chi phí sản xuất phụ thuộc vào khoảng cách - Nhà sản xuất tăng tối đa lợi nhuận P = lợi nhuận trồng trọt gắn với thị trường P Di = khoảng cách từ điểm i tới chợ ß = chi phí vận chuyển đơn vị khoảng cách Ri = lợi tức thu từ việc canh tác tới điểm i Ri = P - ßDi Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [183] trường tiêu thụ đầu Ơng thiết lập mơ hình lý thuyết từ giả thiết sau: Mơ hình cho thấy địa điểm cụ thể, lợi tức đất đai phụ thuộc vào lợi nhuận canh tác thu trừ chi phí vận chuyển sản phẩm chợ tiêu thụ Cụ thể sau: Biểu đồ phương trình cho phép đốn định xác việc sử dụng đất phụ thuộc vào khoảng cách đến đô thị Mô hình tham khảo lý thuyết lợi tức đất đai nhà kinh tế học người Achentina Alonso người đưa tảng Alonso Bid-Rent Nguồn: Torrens, 2000 kinh tế đô thị giá trị đến ngày Lý thuyết lý giải thị châu Âu đơn tâm tổ chức xoay quanh trung tâm thương mại, xung quanh hoạt động công nghiệp tiếp đến khu vực nhà Khái niệm khả tiếp cận khái niệm bản: thời gian tiếp cận vào khu trung tâm cho phép ta hiểu cách thức thị hình thành phát triển Trong q trình phát triển quan điểm này, Walter Christaller, nhà địa lý người Đức, đề lý thuyết bao quát lĩnh vực kinh tế, địa lý thị hóa Christaller việc phân bổ đô thị quy mơ nhỏ, trung bình hay lớn khơng mang tính ngẫu nhiên; thực thể thị gắn với kiện cụ thể; thị mang tính độc lập tự chủ. Làm lý giải thơng qua quy trình chủ yếu tập trung trung tâm, quan sát quy luật tổng thể cách đô thị phân bố không gian? Paul Krugman, người đoạt giải Nobel kinh tế học giả có sức ảnh hưởng lớn lĩnh vực kinh tế giới cho tốn hóc búa đặt cho trình nghiên cứu [184] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Sơ đồ 22 Central Places Theory Nguồn: Christaller, 1933 Walter Christaller lấy nguồn cảm hứng từ Von Thunen: khơng gian mang tính đồng bộ; người tiêu dùng có chung hành vi mua hàng với giá rẻ nhất; cạnh tranh mang tính hồn hảo Học giả cho chi phí vận chuyển hàng hóa người tiêu dùng chi trả - thường người tiêu dùng sống ngồi phạm vi thị Chi phí vận chuyển tính chi phí bán sản phẩm Christaller đề trật tự đô thị - bạn đô thị nhỏ, bạn mua sản phẩm thông thường (rau quả, quần áo, v.v), sản phẩm (hoặc Hình dịch vụ) quy mơ thị lớn Ví dụ: bạn cần phải có giấy tờ cấp tỉnh, bạn phải đến cấp tỉnh, cấp cấp huyện đô thị quy mô trung bình Khi đưa định đề trên, vấn đề trở nên đơn giản: người tiêu dùng giảm thiểu chi phí lại ưu tiên đô thị gần hơn; nhà sản xuất có xu hướng phân bổ cách đặn Các bạn lồng ghép tồn giả thiết nguyên tắc hành vi vào mô hình đa tác tử: Central Places Theory Nguồn: Banos et al., 2011 Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [185] Các thị nhỏ tìm cách tối ưu hóa lợi ích; thị trung bình có tầm ảnh hưởng lớn Tất đô thị vận hành theo quy luật đưa mơ hình Christaller Điều bất ngờ thực tế không dễ để đô thị định vị với nhau: vị trí thị kết Biểu đồ trình lâu dài gắn với lịch sử Mặc dù vậy, rút tính quy luật Nhiều nghiên cứu thực tìm hiểu cách phân bổ mang tính quy luật thị q trình phân bổ thị theo quy mơ thị Zipf Law f(P) = a P - ß Where: f(P) is the frequency of different city sizes P a is a constant of proportionality ß is the scaling parameter = Zipf law: ß = Nguồn: http://geodivercity.parisgeo.cnrs.fr/blog/ Nhà kinh tế học Zipf người ta quan sát dân số đô thị giác độ thuật toán, bạn thấy dân số tĩnh Trong trường hợp này, tất đô thị tổ chức theo đường thẳng, giá trị mũ gần (định luật Zipf ) Điều đáng ngạc nhiên hành vi đô thị gắn với bối cảnh nhất, nhiên, bạn quan sát tính chất lặp lại với kết gần lúc giống Bây giờ, quay trở lại với mơ hình Paul Krugman Hãy hình dung thị đơn giản, tuyến tính gồm tế bào gần kề Mỗi tế bào có số lượng doanh nghiệp ban đầu Mỗi địa điểm có lợi định vị riêng doanh nghiệp, lợi định vị có tính đến hai lực đối trọng lực hút lực đẩy: gần nhau, doanh nghiệp giảm số chi phí (kinh tế quy mơ lớn) – chung hệ thống cấp điện giúp doanh nghiệp cắt [186] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD giảm chi phí - thu hút thêm khách hàng (nguyên tắc khu thương mại tập trung) Tuy nhiên, doanh nghiệp gần nhau, doanh nghiệp phải cạnh tranh lẫn Hình Tính động định vị phụ thuộc vào điểm cân hai lực vốn không đối xứng; lực đẩy giảm chậm so với lực hút Krugman Model: Results Nguồn: tác giả Từ xuất phát điểm tình trạng ban đầu theo tất doanh nghiệp định vị trải rộng không gian, xu hướng thực tập hợp lại Trên hình ảnh này, bạn thấy trung tâm thương mại tập hợp đô thị: - trung tâm thương mại gồm nhiều cửa hàng hưởng lợi từ kinh tế quy mô, đồng thời phải đảm bảo cửa hàng đủ xa để tránh cạnh tranh; - đô thị tồn tác nhân kinh tế thấy cần thiết phải liền kề để hưởng lợi từ kinh tế đô thị phải đủ xa đô thị khác với lý xuất phát từ yếu tố cạnh tranh Tuy nhiên, khó để đề cập đến mơ hình tăng trưởng thị ta nghiên cứu thị đơn lẻ Muốn có tăng trưởng, đô thị buộc phải mở cửa hội nhập với mơi trường xung quanh có quan hệ với thị khác mạng lưới- quan hệ vừa đấu tranh vừa hợp tác Đây chế tăng trưởng kinh tế Bên cạnh đó, mơ hình hình thái thị ngồi khn khổ, khơng đơn nghiên cứu hình thái thị Cùng xem xét loại mơ hình sử dụng năm 1980-1990 Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [187] Hình Diffusion-Limited Aggregation (DLA) Models Nguồn: Acevedo et al., 1997 Những mơ hình dựa vào quan sát Cùng lấy ví dụ tăng trưởng Las Vegas (Mỹ) Chỉ quan tâm đến khu vực thị hóa Chúng ta xa so với hình vịng trịn thị đơn tâm Von Thunen Bề mặt đô thị hết Tuy nhiên, bạn muốn tính chu vi thị số vơ cực: khơng thể dùng khoảng cách để tính chu vi thị Làm cách để lý giải loại hình học đặc thù này? Vốn mốt thời thượng năm 1970-1980, đề xuất theo khoa học kết tinh, môn khoa học nghiên cứu hình thành tinh thể Theo lối suy diễn tương tự, người ta cho đối tượng ngẫu nhiên tìm thấy thị hình thành định lại thị Cơ chế mang tính cá nhân: di chuyển ngẫu nhiên dẫn đến việc hình thành bề mặt thị q trình phát triển Kết trình ngẫu nhiên đối tượng (phân tử) Nếu bạn áp dụng nhánh khoa học vào q trình phát triển thị, điều có nghĩa thị tự thân tổ chức khơng định điều mức độ tập thể Đơ thị tổng thể định cá nhân Bây giờ, tập trung vào mơ hình sử dụng đất đai phương tiện giao thông, nội dung mà tìm hiểu khn khổ lớp chun đề [188] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Từ việc xếp loại, số lượng nhóm sử dụng đất hạn chế Tiếp đó, ta định nghĩa thay đổi (tính động) tế bào tùy theo ba hình ảnh Landsat (1984, 1995, 2006) Sẽ tạo ma trận độ - hàng ngàn tế bào có trạng thái thời điểm cụ thể ma trận độ rõ việc thay đổi trạng thái với xác suất chuyển từ trạng thái rừng sang trạng thái công trình xây dựng Ta tìm cách giảm liên kết cách sử dụng mơ hình quy tắc dừng/tĩnh (xích Markov) Mơ hình xác định xác suất q độ tổng thể rộng lớn Chúng ta so sánh dự báo tế bào thời điểm Khác với mơ hình Von Thunen, mơ hình tập trung chủ yếu vào liệu («Data Driven») và mơ hình tạo có khả đưa dự báo xác số hồn cảnh cụ thể thời gian ngắn Tuy nhiên, mơ hình khơng Sơ đồ phù hợp để giải thích cách thức thị nhân rộng: tìm hiểu vấn đề phải dựa vào mơ hình khơng phải mơ hình thiết lập quan hệ nhân mơ hình hoạt động sở quy tắc dừng Ngược lại, mơ hình «Concept Driven hay Theory Driven» mang ý nghĩa giải thích nhiều có đặc điểm phổ biến Tuy nhiên chúng lại có khả dự báo thấp điều phụ thuộc vào cách ta xác định dự báo “tốt” Chúng ta xem xét cách tính khả di chuyển gắn với biến động tăng trưởng đô thị Cách đơn giản thường sử dụng nhiều sử dụng mơ hình vĩ mơ tư dạng vùng Không gian đô thị phân thành vùng tiến hành ước lượng luồng luân chuyển vùng 26 Four Step Model Nguồn: Southworth, 1995 [192] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Mơ hình sử dụng nhiều giới mơ hình bốn bước Đầu tiên, cần xác định tiềm phát hành vùng – ví dụ số lượng người khu vực tiềm thu hút (ví dụ tùy thuộc vào địa điểm làm việc) Trên sở này, tiến hành bước phân bổ luồng luân chuyển («Trip Distribution») vốn phụ thuộc vào khả phát hành thu hút vùng Tiếp đó, xác định phương thức theo cá nhân di chuyển (phương thức lại) hành trình họ mà ta phân bổ theo mạng lưới giao thơng («Network Assignment») Một số lượng lớn phương trình đưa vào mơ hình bốn bước, phương trình phân thành hai nhóm lớn: phương trình vĩ mơ (trường hợp bước tái tạo phân bổ luồng luân chuyển) phương trình gắn với hành vi cá nhân (trường hợp lựa chọn phương thức hành trình lại, thường mơ hình có tên gọi «lựa chọn khơng liên tục») Chúng ta nhận thấy mơ hình vĩ mơ gắn với trình hình thành/phân bổ luồng luân chuyển lấy cảm hứng từ lý thuyết vật lý Newton Số lượng người di chuyển (luồng luân chuyển) vùng «i» «j» phụ thuộc vào «trọng số» vùng «i» «j» Ngược lại, số lượng tỉ lệ nghịch với khoảng cách hai khu vực Ở gặp lại mơ hình trọng lực Newton, sở tương đồng nguồn cảm hứng thảo luận cộng đồng học giả Khác với mơ hình vật lý lý thuyết Newton, vốn mơ hình lý giải (ngun nhân-hậu quả) phổ qt (mũ khoảng cách số), mơ hình tái tạo luồng ln chuyển mơ hình tĩnh mơ tả («trọng số» vùng gần với số gián tiếp dân số chẳng hạn) tương đối (mũ khoảng cách điều chỉnh theo số liệu thay đổi theo địa điểm thời gian) Tuy nhiên, giống có ý nghĩa ta xem xét góc độ vĩ mơ, mơ hình cho phép ta ước lượng cách xác cụ thể luồng luân chuyển khu vực đô thị đô thị hệ thống thị Ngồi ra, cần thiết phải đưa hành vi vào, phương thức mà cá nhân di chuyển địa điểm mà cá nhân qua Trên thực tế, hành vi thường xuyên biến đổi Vì vậy, xây dựng mơ hình, cần đơn giản hóa, ta nhớ lại số bước đơn giản hóa giả thiết mơ hình Von Thunen hay Christaller Ví dụ, đưa giả thiết cho tác nhân có thơng tin hồn hảo so sánh «lợi ích» tất phương án thực đương nhiên chọn phương án có lợi ích tối ưu Đưa giả thiết giúp ta biểu diễn mặt tốn học mơ hình dạng nén tiện dụng Nhìn chung, ta đưa giả thiết cá nhân khác nhau, khó để biểu diễn (hình thành) mơ hình cịn khó để giải mơ hình cơng cụ mà có (sử dụng cơng cụ tốn học chẳng hạn) Ưu điểm mơ hình tác tử việc, chừng mực đó, bạn loại bỏ giả thiết Nhưng suốt khóa học này, bạn thấy khả làm gặp nhiều hạn chế trước sau q trình xây dựng mơ hình Trước xây dựng mơ hình, ý tưởng cho cá nhân và/hoặc hành vi cá nhân khác gây tranh cãi, bối cảnh cụ thể giới hạn cụ thể trường hợp khả di chuyển Hơn nữa, không qn dao động vi mơ tạo nên quy tắc cấp độ vĩ mơ Chính ta cần đặt vấn đề cách xác vào thời điểm trước Còn vào thời điểm sau xây dựng mơ hình, mơ hình gồm Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [193] số lượng lớn tham số khó hiểu khó sử dụng Chúng ta nhận mơ hình bốn bước với phiên mà giới thiệu với bạn ngày hôm mơ hình tĩnh Chẳng hạn cịn thiếu liệu chủ chốt: giao thông đường Dữ liệu quan trọng bạn phải lồng ghép vào mơ hình bạn làm việc theo nhóm u cầu đưa giả thiết đơn giản hóa tình huống, ví dụ như: đường có làn, ô tô vượt nhau, tai nạn giao thông, v.v Trong trường hợp này, bạn coi mơ hình đơn dạng tốn học Đối với đoạn đường, bạn biết mức độ tập trung – số lượng xe thời điểm «t» - lưu lượng – số lượng xe qua đơn vị thời gian Trong Sơ đồ trường hợp đơn giản, lý thuyết lưu thông cho ta biết có mối quan hệ mật độ lưu lượng: bạn tăng số lượng xe đường, mật độ tăng đến giá trị cực đại ứng với lực đoạn đường; từ thời điểm này, bạn thêm đơn vị xe vào, lưu lượng giảm (tắc nghẽn) Nếu ta muốn vào cấp độ xe ô tô, ta quan sát hành vi phương tiện vào vật tốc tối đa cho phép vận tốc thực xe, giống mơ hình NaSch – ta xem xét góc độ vi mơ phương tiện với hành vi riêng tổng hợp góc độ vĩ mơ lúc xét đến luồng luân chuyển phương tiện Tùy giai đoạn, sử dụng dạng thức khác 27 Models Coupling Dynamic spatial interaction-based models 1950 – 1975 High-resolution Spatially-dynamic 1990 GIS – Geographical Information Systems 1980 Nguồn: Engelen, 2006 [194] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Net growth = gains - losses Đây cách tiếp cận điển hình năm từ 1950 đến 1970 Đây thời kỳ bắt đầu có hệ thống thơng tin địa lý (GIS) cho phép đưa vào mơ hình số liệu xác Sơ đồ Sau thêm vào thông tin lưới cấp độ pixel tuyến tính cho hệ thống đường 28 LUTI Models Nguồn: Engelen, op, cit Đây mơ hình Land-Use and Transport Interaction (LUTI) với mục tiêu lồng ghép tất thơng tin có Mọi thứ gắn kết với nhau, khơng có điểm bắt đầu điểm kết thúc Khả tiếp cận khái niệm Sơ đồ chủ chốt thứ biến động tùy thuộc vào khả tiếp cận (khoảng cách, chi phí) Như vậy, kết thúc nội dung chủ yếu tính động lồng ghép lớp thơng tin 29 Slow-Fast Dynamics Nguồn: Southworth, op cit Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [195] Chúng ta bắt đầu đâu? Đây hình tiêu biểu cho bạn thấy cách xác chế vận hành mơ hình trước Các giai đoạn chia sau: - mũi tên 1: giai đoạn thay đổi mô đun giao thông; - mũi tên 2: giai đoạn thay đổi sử dụng đất; - mũi tên 3: giai đoạn thay đổi sử dụng đất có tác động đến khả di chuyển; - mũi tên 4: giai đoạn khả di chuyển có tác động đến sử dụng đất Sử dụng đất có tác động sớm đến khả di chuyển Nếu tơi bỏ tịa nhà ra, khả di chuyển bị ảnh hưởng tức Tuy nhiên, biến động khả di chuyển có tác động dài hạn đến việc sử dụng đất – cá nhân cần phải gặp khó khăn di chuyển thời gian đủ dài định chuyển nhà Hình 2.2.2 Nghiên cứu tình huống: loại vấn đề, cách tiếp cận mơ hình [Benoit Gaudou] Mơ hình mơ hình tĩnh, biểu diễn hình ảnh vệ tinh thành phố Cần Thơ – hình ảnh thời điểm «T» trạng thái thị Ví dụ thứ hai mơ hình động – mô tả biến động tượng theo thời gian Minh họa bão tràn vào Nhật Bản vào tháng 7/2014 Các mơ hình động dạng khí tượng cho phép đưa dự báo, biến động hệ thống thông qua mô Một mục tiêu khác mơ hình hóa hỗ trợ trình định cách thử nhiều kịch khác Static and Dynamic Models A map is a static model Here of the urban area of C n Th in 2010 Meteorologic dynamic models allow a typhoon evolution to be predicted over 48h Nguồn: Konings, 2012; http://lesbrindherbes.org/2014/07/06/l-enorme-typhon-neoguri-se-dirige-japon/ [196] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD Sơ đồ mơ tả bước mơ hình hóa mơ Sơ đồ 30 Modelling is a Multi-Step Cycle st ep : define the modelling questions st ep : explore the model st ep : identify the elements (entities, dynamics) to model st ep : collect data st ep : calibrate the model st ep : define the agents (characteristics, dynamics) st ep : implement the model Nguồn: tác giả Một mơ hình hình thành thơng qua vấn đề đặt với mơ hình mơ hình phải giải vấn đề Lớp học chuyên đề quan tâm đến mơ hình hướng việc hiểu lý giải tăng trưởng thị thơng qua ví dụ thành phố Cần Thơ Cơ chế quy tắc giúp ta tạo tăng trưởng đô thị giống với tăng trưởng thực tế? Một số lượng lớn câu hỏi đặt liên quan đến biến đổi không gian đô thị: xây và/hoặc phá bỏ đường, thay đổi hệ thống giao thông đường thủy giao thông công cộng, tác động việc xây dựng trung tâm thương mại, nhu cầu dịch vụ (bệnh viện, trường học, mạng lưới thủy lợi, v.v ), v.v Về mặt kỹ thuật, tập trung vào mơ hình tác tử, mơ hình cho phép: (i) lồng ghép khác biệt khơng gian, (ii) đưa số liệu không gian vào, (iii) mơ tả tượng cấp vi mơ hình thành hành vi vĩ mô, cuối (iv) tiến hành thử nghiệm với kịch khác Chúng ta xác định thực thể quan trọng hệ thống tính động thực thể Các thực thể thành phần đơn lẻ hệ thống, tình trạng xác định thơng qua biến thuộc tính Tính động, hay quy trình, cho phép biến đổi hệ thống: ví dụ hành động gắn với thực thể lại, tương tác tác tử tính động tác tử thị trường tài chính, lũ lụt, v.v Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD [197] Hình Model 1: Entities, Dynamic and Scales Mekong Delta 70 km Spatial scale Area that covers C n Th city and the nearby suburbs Time scale Duration: 15 years from 1999 to 2014 45 km Dynamic to take into account: The construction of buildings Entities to take into account: - Buildings; - Roads; - Rivers Considered area Nguồn: tác giả Hình Model 2: Entities, Dynamic and Scales Spatial scale The An Bình ward of C n Th km C n Th Time scale Duration: years from 2005 to 2010 Dynamic to take into account: The construction of buildings km Entities to take into account: - Buildings - Roads - Rivers Considered area Nguồn: tác giả [198] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD ... mơ hình hình thái thị mơ hình tăng trưởng Bản đồ 16 Ví dụ Cần Thơ Nguồn: tác giả [180] Tháng năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD thị, nghĩa mơ hình biểu diễn biến động khơng gian đô thị môi... Nguồn: tác giả Một mơ hình hình thành thơng qua vấn đề đặt với mơ hình mơ hình phải giải vấn đề Lớp học chuyên đề quan tâm đến mơ hình hướng việc hiểu lý giải tăng trưởng đô thị thơng qua ví dụ... mơ hình [Benoit Gaudou] Mơ hình mơ hình tĩnh, biểu diễn hình ảnh vệ tinh thành phố Cần Thơ – hình ảnh thời điểm «T» trạng thái thị Ví dụ thứ hai mơ hình động – mơ tả biến động tượng theo thời gian