Algorithmische Stadtplanung: Qena City erreicht 81,3 % Serviceabdeckung

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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In Ägypten scheitern nationale Planungsstandards häufig daran, die besonderen lokalen Gegebenheiten zu berücksichtigen. Ein neues Forschungsprojekt hat dieses Problem in der Stadt Qena City angegangen und ein maßgeschneidertes Planungsmodell entwickelt. Durch die Kombination von beschreibenden, analytischen und experimentellen Methoden sowie die Programmierung in Python wurde ein intelligenter Algorithmus auf Basis von Voronoi-Diagrammen erstellt, der stadtbezogene Planungskriterien generiert und die aktuelle Abdeckung öffentlicher Einrichtungen bewertet.

Der wichtigste Beitrag der Studie ist die erfolgreiche Ableitung eines lokalisierten Planungsstandards sowie die Implementierung eines automatisierten Bewertungstools. Das Modell zeigt, dass die durchschnittliche Serviceabdeckung in Qena City 81,3 % beträgt. Ambulanzstationen erreichen dabei mit 99,8 % die höchste Effizienz, während Parks und Grünflächen nur 10 % abdecken – ein Ergebnis, das auf begrenzte Flächen zurückzuführen ist.

Die räumliche Analyse offenbart eine hohe Dienstleistungsdichte im Stadtzentrum (>45 Dienste pro km²), die sich in den Randgebieten (<5 Dienste pro km²) deutlich verringert. Besonders stark betroffen ist das Hajer Qena District, das die größte Anzahl unbedienter Gebiete aufweist, während das First District (Qesm 1) die höchste Abdeckungsrate erzielt.

Das entwickelte Modell bietet einen replizierbaren Rahmen für datenbasierte Stadtplanung in ägyptischen Städten und ermöglicht es, gezielt Ressourcen zu verteilen, um die öffentliche Versorgung effizienter zu gestalten.

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