2.2. công cụ và mô hình đọc sự vận động ... · pdf...

[ ]Tháng 7 năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD 179

2.2. Công cụ và mô hình đọc sự vận động không gian đô thị

Arnaud Banos – CNRS, Alexis Drogoul – IRD, Benoît 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 các biến động có thể xảy ra hoặc đề ra các giải pháp quy hoạch phù hợp là một trong những thách thức đặt ra trong công tác nghiên cứu và mô hình hóa tin học hiện nay. Bổ khuyết cho các phương pháp phân tích cổ điển khác, cách tiếp cận này cho phép thiết kế các mô hình động là kết quả tương tác giữa biểu diễn tin học các thực thể trong hệ thống mô hình hóa (tác nhân, thể chế, môi trường, quy hoạch, v.v...). Những mô hình này sau đó được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cho quá trình thực nghiệm “ảo” – có sử dụng mô phỏng - kết quả sẽ được nghiên cứu và phân tích một cách chi tiết; khuyến khích tương tác với người dùng.

Mục tiêu lớp học chuyên đề là để học viên làm quen với phương pháp mô hình hóa tin học các hiện tượng tăng trưởng đô thị. Sử dụng nghiên cứu phát triển đô thị tại một phần thành phố Cần Thơ (đồng bằng Sông Cửu Long) giai đoạn 2000-2010, khóa học đề cập đến những vấn đề sau: mô hình tăng trưởng đô thị; phương pháp tập hợp và tạo bộ dữ liệu (địa lý, đô thị, xã hội) phục vụ mô hình hóa (hệ thống thông tin địa lý, hình ảnh vệ tinh, kết quả điều tra); xây dựng mô hình tăng trưởng đô thị trong phần mềm mô hình hóa Gama, mô phỏng mô hình theo vấn đề đặt ra. Học viên làm việc theo nhóm nhỏ với nhiệm vụ phát triển và bổ sung mô hình cơ sở bằng cách thêm dữ liệu và đề ra các quy luật mới. Mỗi nhóm có nhiệm vụ tổng kết phương pháp đã được nghe giới thiệu trong hai buổi đầu khóa học.

[ ] Tháng 7 năm 2015 / Khóa học Tam Đảo 2014 / © AFD180

Trước ngày bắt đầu lớp học, các giảng viên đã hỗ trợ học viên cài đặt trên máy các phần mềm cần thiết phục vụ cho nội dung học.

Ngày học thứ nhất, thứ Năm ngày 24

Phần đầu của lớp học chuyên đề dành để giới thiệu học viên và giảng viên (xem tiểu sử giảng viên, danh sách học viên ở cuối chương). Lần lượt các học viên giới thiệu chéo người ngồi bên cạnh mình, giới thiệu cơ quan đang làm việc, các nghiên cứu đang thực hiện và mong đợi của từng cá nhân đối với lớp học chuyên đề.

[Alexis Drogoul]

Trong phiên họp toàn thể, các bạn đã được nghe giới thiệu nhiều thách thức đặt ra trong quá trình đô thị hóa ngày càng gia tăng và tốc độ đô thị hóa ngày càng lớn trên thế giới. Trong lớp chuyên đề của chúng ta, chúng ta sẽ đặt mình vào vị thế các nhà hoạch định chính sách, các chuyên gia quy hoạch. Các bạn sẽ phải tìm hiểu tính động trong hệ thống đô thị, đoán định và dự báo các biến động trong hệ thống, mô tả và đánh giá các biến động cũng như mô phỏng các chính sách liên quan đến quy hoạch.

Chúng ta sẽ nghiên cứu chủ yếu mô hình hình thái đô thị và mô hình tăng trưởng đô

Ví dụ Cân Thơ

Nguồn: tác giả.

16Bản đồ


thị, nghĩa là những mô hình biểu diễn biến động không gian của đô thị trong môi trường vật chất. Để hiểu được tính động, chúng ta sẽ xây dựng mô hình sử dụng nhiều số liệu khác nhau: hình ảnh vệ tinh, ảnh chụp từ trên cao, điều tra, nghiên cứu điền dã, v.v... Số liệu này sẽ được phối hợp tùy theo mục tiêu đặt ra với mô hình để tìm hiểu quá trình biến động của hệ thống xã hội, đô thị và môi trường.

Khóa học sẽ giới thiệu các phương pháp luận, các vấn đề nghiên cứu và ứng dụng. Chúng tôi sẽ cố gắng truyền tải kinh nghiệm và cách làm để các bạn có thể độc lập xây dựng và sử dụng mô hình, giới thiệu để các bạn làm

quen với phương pháp thường được sử dụng trong các đề án đô thị hóa.

Toàn bộ phần giảng lý thuyết và các bài tập thực hành đều sử dụng một bộ dữ liệu do giảng viên xây dựng dựa trên dữ liệu của thành phố Cần Thơ (xem Bản đồ 16).

Cần Thơ hiện là thành phố lớn nhất tại đồng bằng sông Cửu Long và có sức phát triển năng động nhất trong vòng mười năm qua. Chúng ta có bộ số liệu rất phong phú về sự phát triển của thành phố này.

Về mặt lý thuyết, khóa học được tổ chức như sau:

Tổ chức lớp học


19Sơ đồ


Arnaud Banos sẽ giới thiệu tổng quát các mô hình tăng trưởng đô thị khác nhau và tập trung giới thiệu các vấn đề liên quan cũng như ưu điểm của từng mô hình. Buổi chiều, Benoît Gaudou sẽ giới thiệu phương pháp luận xây dựng mô hình. Sau đó, Trương Chí Quang sẽ giới thiệu công tác thu thập và xử lý số liệu. Ngày thứ sáu sẽ dành để giới thiệu công cụ mô hình hóa và mô phỏng cũng như giới thiệu hai mô hình biểu diễn mô hình hóa đô thị - mô hình tế bào tự động và mô hình tác tử sử dụng thông tin véc-tơ. Hai ngày cuối cùng các nhóm sẽ làm việc trong nhóm – mỗi nhóm bốn người sẽ có một giảng viên hỗ trợ - và mỗi nhóm sẽ có hai phần trình bày

trước lớp học. Hai học viên sẽ đại diện lớp chuẩn bị và có bài trình bày giới thiệu về lớp học chuyên đề trong phiên tổng kết toàn thể vào thứ bảy.

2.2.1. Mô hình tăng trưởng đô thị

[Arnaud Banos]

Mô hình tăng trưởng đô thị có lịch sử phát triển lâu dài, những bước phát triển trong mô hình hóa gắn với biến động của đời sống và phương thức lập kế hoạch tăng trưởng đô thị. Mô hình của học giả Von Thunen là mô

The Urban Modelling Timeline

Nguồn: Batty, 2014.

20Sơ đồ


hình căn bản vì đây là mô hình tập trung vào phân tích kinh tế không gian và địa lý đô thị.

Von Thunen vốn là chủ đất. Ông quan sát tính quy luật trong cách tổ chức giữa đô thị và nông thôn. Vào thế kỷ 19, thành phố được cung cấp thực phẩm từ các vùng nông thôn. Von Thunen vạch ra các vòng tròn nông nghiệp đồng tâm vòng quanh thành phố,

các vòng tròn nông nghiệp có đặc trưng là chuyển dần từ thâm canh sang quảng canh và ngoài đầu mút ngoại vi là đất không canh tác. Vào thời điểm đó, giá trị đất phụ thuộc vào độ màu mỡ của mảnh đất. Còn Von Thunen lại cho rằng giá trị của đất phụ thuộc vào khoảng cách từ mảnh đất đó đến thị

Von Thunen Model

Nguồn: Von Thunen, 1842.

21Sơ đồ

Xây dựng mô hình của Von Thunen11Khung

- Hệ thống đô thị - nông thôn độc lập (khép kín).- Không gian địa lý phẳng (không có yếu tố cản trở tự nhiên).- Chất lượng đất và điều kiện khí hậu ở mọi nơi như nhau.- 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 trên một đơn vị khoảng cách Ri = lợi tức thu được từ việc canh tác tới điểm i

Ri = P - ßDi


trường tiêu thụ đầu ra. Ông thiết lập mô hình lý thuyết từ những giả thiết sau:

Mô hình cho chúng ta thấy tại một địa điểm cụ thể, lợi tức đất đai phụ thuộc vào lợi nhuận canh tác thu được trừ đi chi phí vận chuyển sản phẩm ra chợ tiêu thụ. Cụ thể như sau:

phương trình này cho phép đoán định chính xác việc sử dụng đất phụ thuộc vào khoảng cách đến đô thị.

Mô hình này đã tham khảo lý thuyết lợi tức đất đai của nhà kinh tế học người Achentina Alonso là người đưa ra các nền tảng cơ bản

của kinh tế đô thị hiện vẫn còn giá trị đến ngày nay.

Lý thuyết lý giải vì sao các đô thị châu Âu đơn tâm được tổ chức xoay quanh một trung tâm thương mại, xung quanh là hoạt động công nghiệp tiếp đến là các khu vực nhà ở. Khái niệm khả năng tiếp cận là khái niệm căn bản: thời gian tiếp cận vào khu trung tâm cho phép ta hiểu cách thức các đô thị được hình thành và phát triển.

Trong quá trình phát triển quan điểm này, Walter Christaller, nhà địa lý người Đức, đã đề ra lý thuyết bao quát lĩnh vực kinh tế, địa lý và

đô thị hóa. Christaller chỉ ra rằng việc phân bổ đô thị ở các quy mô nhỏ, trung bình hay lớn không mang tính ngẫu nhiên; mỗi thực thể đô thị gắn với những sự kiện cụ thể; các đô thị mang tính độc lập và tự chủ. Làm thế nào lý giải được thông qua một quy trình chủ yếu tập trung tại trung tâm, chúng ta có thể quan sát được quy luật tổng thể trong cách các đô thị phân bố trong không gian? Paul Krugman, người đoạt giải Nobel kinh tế là một trong những học giả có sức ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực kinh tế trên thế giới cho rằng đó là một trong những bài toán hóc búa nhất đặt ra cho quá trình nghiên cứu.

Alonso Bid-Rent

Nguồn: Torrens, 2000.

2Biểu đồ


Walter Christaller cũng lấy nguồn cảm hứng từ Von Thunen: không gian mang tính đồng bộ; người tiêu dùng có cùng chung hành vi là mua hàng với giá rẻ nhất; cạnh tranh mang tính hoàn hảo. Học giả này cho rằng chi phí vận chuyển hàng hóa do người tiêu dùng chi trả - thường là người tiêu dùng sống ngoài phạm vi đô thị. Chi phí vận chuyển được tính trong chi phí bán sản phẩm. Christaller đề ra trật tự đô thị - khi bạn ở trong một đô thị nhỏ, bạn sẽ mua các sản phẩm thông thường (rau quả, quần áo, v.v), nếu sản phẩm (hoặc

dịch vụ) càng hiếm thì quy mô đô thị càng lớn. Ví dụ: nếu các bạn cần phải có các giấy tờ cấp tỉnh, các bạn sẽ phải đi đến cấp tỉnh, là cấp trên của các cấp huyện là những đô thị quy mô trung bình. Khi đã đưa ra được các định đề như trên, vấn đề trở nên rất đơn giản: người tiêu dùng sẽ giảm thiểu chi phí đi lại và ưu tiên các đô thị gần hơn; các nhà sản xuất sẽ có xu hướng phân bổ một cách đều đặn.

Các bạn có thể lồng ghép toàn bộ các giả thiết và nguyên tắc hành vi này vào mô hình đa tác tử:

Central Places Theory

Central Places Theory 2

Nguồn: Christaller, 1933.

Nguồn: Banos et al., 2011.

22

1

Sơ đồ

Hình


Các đô thị nhỏ sẽ tìm cách tối ưu hóa lợi ích; các đô thị trung bình có tầm ảnh hưởng lớn hơn. Tất cả các đô thị đều vận hành theo quy luật đưa ra trong mô hình của Christaller. Điều bất ngờ là trên thực tế không dễ để các đô thị định vị với nhau: vị trí các đô thị là kết quả của

quá trình lâu dài gắn với lịch sử. Mặc dù vậy, chúng ta vẫn có thể rút ra tính quy luật.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện tìm hiểu cách phân bổ mang tính quy luật của các đô thị và quá trình phân bổ đô thị theo quy mô đô thị.

Nhà kinh tế học Zipf là người đầu tiên chỉ ra rằng nếu ta quan sát dân số của một đô thị dưới giác độ thuật toán, bạn sẽ thấy rằng dân số là tĩnh. Trong trường hợp này, tất cả các đô thị được tổ chức theo một đường thẳng, giá trị mũ gần bằng 2 (định luật Zipf ). Điều đáng ngạc nhiên là hành vi của một đô thị gắn với một bối cảnh duy nhất, tuy nhiên, các bạn có thể quan sát được tính chất lặp lại với các kết quả gần như lúc nào cũng giống nhau.

Bây giờ, chúng ta hãy quay trở lại với mô hình của Paul Krugman. Hãy hình dung một đô thị đơn giản, tuyến tính gồm các tế bào gần kề nhau. Mỗi tế bào có một số lượng doanh nghiệp ban đầu như nhau. Mỗi địa điểm có lợi thế định vị riêng đối với doanh nghiệp, lợi thế định vị đều có tính đến hai lực đối trọng nhau là lực hút và lực đẩy: do ở gần nhau, các doanh nghiệp có thể giảm một số chi phí (kinh tế quy mô lớn) – cùng chung hệ thống cấp điện sẽ giúp các doanh nghiệp cắt

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 = 2

Nguồn: http://geodivercity.parisgeo.cnrs.fr/blog/

3Biểu đồ


giảm chi phí - cũng như thu hút thêm khách hàng (nguyên tắc khu thương mại tập trung). Tuy nhiên, nếu các doanh nghiệp ở quá gần nhau, doanh nghiệp sẽ phải cạnh tranh lẫn

nhau. Tính động trong định vị sẽ phụ thuộc vào điểm cân bằng giữa hai lực này vốn không đối xứng; lực đẩy giảm chậm hơn so với lực hút.

Từ xuất phát điểm là tình trạng ban đầu theo đó tất cả các doanh nghiệp cùng định vị trải rộng trong không gian, xu hướng được thực hiện là tập hợp lại. Trên hình ảnh này, các bạn có thể thấy đó là những trung tâm thương mại hoặc tập hợp các đô thị:- các trung tâm thương mại gồm nhiều cửa

hàng được hưởng lợi từ kinh tế quy mô, nhưng đồng thời cũng phải đảm bảo các cửa hàng đủ xa nhau để tránh cạnh tranh;

- đô thị tồn tại vì các tác nhân kinh tế thấy cần thiết phải ở liền kề nhau để hưởng lợi từ kinh tế đô thị nhưng cũng phải đủ xa các đô thị khác với lý do xuất phát từ yếu tố cạnh tranh.

Tuy nhiên, sẽ khó để đề cập đến mô hình tăng trưởng đô thị khi ta chỉ nghiên cứu một đô thị đơn lẻ. Muốn có tăng trưởng, đô thị buộc phải mở cửa và hội nhập với môi trường xung quanh và có quan hệ với các đô thị khác trong cùng mạng lưới- đó là quan hệ vừa đấu tranh vừa hợp tác. Đây là cơ chế căn bản trong tăng trưởng kinh tế.

Bên cạnh đó, các mô hình hình thái đô thị cũng ra ngoài khuôn khổ, chúng ta không chỉ đơn thuần nghiên cứu hình thái đô thị. Cùng nhau xem xét một loại mô hình được sử dụng trong những năm 1980-1990.

Krugman Model: Results


2Hình


Những mô hình này dựa vào một quan sát. Cùng nhau lấy ví dụ tăng trưởng của Las Vegas (Mỹ). Chỉ quan tâm đến những khu vực đô thị hóa. Chúng ta đã ở xa so với hình vòng tròn của đô thị đơn tâm của Von Thunen. Bề mặt đô thị đã hết. Tuy nhiên, nếu các bạn muốn tính chu vi đô thị thì đó là số vô cực: chúng ta không thể dùng khoảng cách để tính chu vi đô thị. Làm cách nào để lý giải loại hình học đặc thù này? Vốn là mốt thời thượng trong những năm 1970-1980, các đề xuất phỏng theo khoa học kết tinh, môn khoa học nghiên cứu sự hình thành các tinh thể. Theo lối suy diễn tương tự, người ta cho rằng những đối tượng mới sẽ ngẫu nhiên tìm thấy

các đô thị đang hình thành và sẽ quyết định ở lại đô thị đó. Cơ chế này mang tính cá nhân: di chuyển ngẫu nhiên dẫn đến việc hình thành bề mặt đô thị đang trong quá trình phát triển. Kết quả do quá trình ngẫu nhiên của các đối tượng mới (phân tử). Nếu các bạn áp dụng nhánh khoa học này vào quá trình phát triển đô thị, điều này có nghĩa là các đô thị tự thân tổ chức và không ai có thể quyết định điều gì ở mức độ tập thể. Đô thị là một tổng thể các quyết định cá nhân.

Bây giờ, chúng ta hãy tập trung vào các mô hình sử dụng đất đai và phương tiện giao thông, nội dung mà chúng ta sẽ tìm hiểu trong khuôn khổ lớp chuyên đề này.

Diffusion-Limited Aggregation (DLA) Models

Nguồn: Acevedo et al., 1997.

3Hình


Công việc của chuyên gia mô hình hóa là thiết lập mối liên hệ giữa mô hình – là sự hiểu diễn một hay nhiều lý thuyết- và các lý thuyết được sử dụng để xây dựng mô hình. Hình dưới đây biểu diễn việc phân loại mô hình hiện thường được sử dụng với nhiều mục đích khác nhau phụ thuộc vào mức độ phức

tạp của từng mô hình – mức độ chi tiết cần có; số lượng hệ thống con trong mô hình. Ví dụ, có thể xây dựng một mô hình đơn giản giúp tính toán chi phí đô thị áp dụng khái quát cho bất kỳ đô thị nào bằng cách lấy các biến bề mặt, thời gian đi lại trung bình, số lượng doanh nghiệp.

Land Use Models, Cellular Automata

Nguồn: Langlois, 2008.

4Hình

Land Use / Transport Models

Nguồn: Emberger, 2005.

4Biểu đồ

Situation réelle en 1994 Situation simulée en 1994 Real situation in 1994 Situation simulated in 1994


Chúng ta sẽ phân tách biến động sử dụng đất ra khỏi biến động sử dụng phương tiện giao thông và khả năng di chuyển, sau đó chúng ta sẽ xếp lớp các file dữ liệu. Thông thường, các mô hình sử dụng đất xây dựng

trên mô hình dạng «tế bào tự động» mà chúng ta học trong tuần này. Đây là trường hợp ứng dụng đối với đô thị Rouen tại vùng Normandie (Pháp).

Thông thường, mô hình tế bào tự động kết hợp giữa cấu trúc và các chu trình. Cấu trúc ứng với các tế bào và quan hệ liền kề; mỗi tế bào được định nghĩa trong quan hệ với những tế bào xung quanh. Các quy trình thiết lập tình trạng của tế bào. Ví dụ, một tế bào có

thể là rừng, nước hoặc công trình xây dựng. Các phương trình quá độ cho ta xác suất một tế bào sẽ thay đổi tình trạng – tại thời điểm «T» là rừng, đến thời điểm «T+1» là công trình xây dựng với một xác suất nào đó.

Cellular Automata

Cellular Automata (2)

CA= ({Cells, Neighbors}, {State, Transition Functions})

Structure Processes

a. 2D Automata with definition of neighbors b. Underlying Neighboring graph c. Underlying Neighboring graph

Nguồn: Moreno et al., 2009.

Nguồn: Moreno, op. cit.

23

24

Sơ đồ

Sơ đồ


Mỗi tế bào đều có đặc điểm là một tình trạng. Ở đây, tình trạng là mầu đen, mỗi tế bào có thể xác định được các tế bào liền kề. «b» là hình biểu diễn của «a» với các chùm. Mỗi tế bào là một mối nối và tất cả các mối nối liền kề của hình biểu diễn được gắn kết với nhau bằng một liên hệ. Như vậy chúng ta sẽ có chùm «b» hoặc «c» tùy thuộc vào cách bạn định nghĩa quan hệ liền kề.

Mô hình tế bào tự động được sử dụng rộng rãi vì mô hình loại này cho phép tái biểu diễn các quy trình phức tạp bằng các nguyên tắc đơn giản – mỗi tế bào sẽ làm biến đổi

tình trạng của mình một cách năng động tùy thuộc vào tình trạng của các tế bào liền kề. Một trong những ví dụ nổi tiếng trong lĩnh vực “đời sống nhân tạo” có tên gọi “trò chơi cuộc sống” của Conway cho phép tạo ra nhiều hình thái đa dạng (patterns) theo những quy tắc rất đơn giản.

Trong bối cảnh đô thị, làm thế nào để giải thích một tế bào sẽ thay đổi tình trạng tại một thời điểm cụ thể? Cách thông thường nhất là căn cứ vào số liệu hay hình ảnh vệ tinh để xây dựng các ma trận quá độ.

Ví dụ về ma trận

Nguồn: Demirel et al., 2010; Langlois, op. cit.

25Sơ đồ

Land use thematic

Land use change transition

Situation réelle en 1994 Situation simulée en 1994 Markov Chain

Neighborhood

Matrix

analysis

Real situation in 1994 Situation simulated in 1994


Từ việc xếp loại, số lượng các nhóm sử dụng đất là hạn chế. Tiếp đó, ta sẽ định nghĩa các thay đổi (tính động) của các tế bào tùy theo ba hình ảnh Landsat (1984, 1995, 2006). Sẽ tạo ra ma trận quá độ - hàng ngàn tế bào có trạng thái tại một thời điểm cụ thể và ma trận quá độ sẽ chỉ 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 các liên kết bằng cách sử dụng mô hình quy tắc dừng/tĩnh (xích Markov). Mô hình này xác định xác suất quá độ trong một tổng thể rộng lớn. Chúng ta so sánh dự báo của tế bào tại cùng một thời điểm. Khác với mô hình của Von Thunen, mô hình này tập trung chủ yếu vào dữ liệu («Data Driven») và mô hình tạo ra sẽ có khả năng đưa ra các dự báo chính xác trong một số hoàn cảnh cụ thể và trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, mô hình này không

mấy phù hợp để giải thích cách thức một đô thị được nhân rộng: tìm hiểu vấn đề này sẽ phải dựa vào một mô hình không phải là mô hình thiết lập quan hệ nhân quả nhưng là mô hình hoạt động trên cơ sở quy tắc dừng. Ngược lại, các mô hình «Concept Driven hay Theory Driven» mang ý nghĩa giải thích nhiều hơn vì có đặc điểm phổ biến hơn. Tuy nhiên chúng lại có khả năng dự báo thấp hơn vì điều này còn phụ thuộc vào cách ta xác định thế nào là dự báo “tốt”.

Chúng ta hãy cùng nhau xem xét cách tính khả năng di chuyển gắn với biến động trong tăng trưởng đô thị. Cách đơn giản và thường được sử dụng nhiều nhất là sử dụng các mô hình vĩ mô tư duy dưới dạng vùng. Không gian đô thị được phân thành vùng và sẽ tiến hành ước lượng luồng luân chuyển giữa các vùng.

Four Step Model

Nguồn: Southworth, 1995.

26Sơ đồ


Mô hình được sử dụng nhiều nhất trên thế giới là mô hình bốn bước. Đầu tiên, cần xác định tiềm năng phát hành của từng vùng – ví dụ số lượng người ở tại khu vực đó và tiềm năng thu hút (ví dụ như tùy thuộc vào địa điểm làm việc). Trên cơ sở này, sẽ tiến hành bước phân bổ luồng luân chuyển («Trip Distribution») vốn phụ thuộc vào khả năng phát hành hoặc thu hút của từng vùng. Tiếp đó, sẽ xác định phương thức theo đó các cá nhân di chuyển (phương thức đi lại) và hành trình của họ mà ta sẽ phân bổ theo mạng lưới giao thông («Network Assignment»). Một số lượng lớn các phương trình được đưa vào mô hình bốn bước, các phương trình được phân thành hai nhóm lớn: phương trình vĩ mô (trường hợp các bước tái tạo và phân bổ luồng luân chuyển) và các phương trình gắn với hành vi cá nhân (trường hợp lựa chọn phương thức hoặc hành trình đi lại, thường là các mô hình có tên gọi «lựa chọn không liên tục»).

Chúng ta nhận thấy rằng mô hình vĩ mô gắn với quá 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) giữa vùng «i» và «j» phụ thuộc vào «trọng số» các vùng «i» và «j». Ngược lại, số lượng này tỉ lệ nghịch với khoảng cách giữa hai khu vực. Ở đây chúng ta gặp lại mô hình trọng lực của Newton, trên cơ sở sự tương đồng vẫn là nguồn cảm hứng thảo luận trong cộng đồng các học giả. Khác với mô hình vật lý trong lý thuyết Newton, vốn là mô hình lý giải (nguyên nhân-hậu quả) và phổ quát (mũ khoảng cách là một hằng số), mô hình tái tạo luồng luân chuyển là mô hình tĩnh mô tả («trọng số» các vùng gần với các chỉ số gián tiếp như dân số chẳng hạn) và tương đối (mũ khoảng cách được điều chỉnh theo số liệu và sẽ thay đổi theo địa điểm và thời gian). Tuy

nhiên, sự giống nhau có ý nghĩa khi ta xem xét ở góc độ vĩ mô, mô hình sẽ cho phép ta ước lượng một cách khá chính xác và cụ thể các luồng luân chuyển giữa các khu vực đô thị hoặc giữa các đô thị trong cùng một hệ thống đô thị.

Ngoài ra, cần thiết phải đưa hành vi vào, đó là phương thức mà các cá nhân di chuyển và những địa điểm mà các cá nhân có thể đi qua. Trên thực tế, các hành vi này thường xuyên biến đổi. Vì vậy, trong khi xây dựng mô hình, cần đơn giản hóa, ta nhớ lại một số bước đơn giản hóa giả thiết trong mô hình của Von Thunen hay Christaller. Ví dụ, đưa ra giả thiết cho rằng các tác nhân khi có thông tin hoàn hảo sẽ có thể so sánh «lợi ích» của tất cả các phương án có thể thực hiện và đương nhiên sẽ chọn phương án có lợi ích tối ưu. Đưa ra giả thiết này giúp ta biểu diễn về mặt toán học trong mô hình dưới dạng nén và rất tiện dụng. Nhìn chung, nếu ta đưa giả thiết rằng các cá nhân là khác nhau, sẽ khó để biểu diễn (hình thành) mô hình và còn khó hơn để giải mô hình bằng những công cụ mà chúng ta có (sử dụng công cụ toán học chẳng hạn). Ưu điểm của các mô hình tác tử chính là việc, trong một chừng mực nào đó, các bạn có thể loại bỏ các giả thiết này. Nhưng trong suốt khóa học này, các bạn sẽ thấy rằng khả năng làm như vậy gặp nhiều hạn chế cả trước và sau quá trình xây dựng mô hình. Trước xây dựng mô hình, ý tưởng cho rằng các cá nhân và/hoặc hành vi các cá nhân là khác nhau sẽ gây tranh cãi, nhất là trong bối cảnh cụ thể hoặc được giới hạn cụ thể như trường hợp của khả năng di chuyển. Hơn nữa, cũng không được quên những dao động vi mô có thể tạo nên quy tắc ở cấp độ vĩ mô. Chính vì vậy ta cần đặt vấn đề một cách chính xác vào thời điểm trước. Còn vào thời điểm sau xây dựng mô hình, nếu một mô hình gồm một


số lượng quá lớn tham số sẽ rất khó hiểu và khó sử dụng.

Chúng ta cũng nhận ra rằng mô hình bốn bước với phiên bản mà tôi giới thiệu với các bạn ngày hôm nay là mô hình tĩnh. Chẳng hạn nó còn thiếu một dữ liệu chủ chốt: giao thông đường bộ.

Dữ liệu này rất quan trọng vì các bạn phải lồng ghép vào mô hình khi các bạn làm việc theo nhóm. Yêu cầu là đưa ra giả thiết và đơn giản hóa tình huống, ví dụ như: đường chỉ có một làn, ô tô không thể vượt nhau, không có tai nạn giao thông, v.v... Trong trường hợp này, các bạn có thể coi mô hình đơn thuần dạng toán học. Đối với một đoạn đường, các bạn biết mức độ tập trung – số lượng xe tại thời điểm «t» - và lưu lượng – số lượng xe đi qua trong một đơn vị thời gian. Trong các

trường hợp đơn giản, lý thuyết lưu thông cho ta biết có mối quan hệ căn bản giữa mật độ và lưu lượng: nếu bạn tăng số lượng xe trên đường, mật độ sẽ tăng đến giá trị cực đại ứng với năng lực của đoạn đường; từ thời điểm này, mỗi khi bạn thêm một đơn vị xe vào, lưu lượng sẽ giảm đi (tắc nghẽn).

Nếu ta muốn đi vào cấp độ của xe ô tô, ta sẽ quan sát hành vi của từng phương tiện căn cứ vào vật tốc tối đa cho phép và vận tốc thực của xe, giống trong mô hình NaSch – ta có thể xem xét dưới góc độ vi mô của từng phương tiện với hành vi riêng hoặc tổng hợp dưới góc độ vĩ mô và lúc này chỉ xét đến luồng luân chuyển của các phương tiện.

Tùy từng giai đoạn, có thể sử dụng các dạng thức khác nhau.

Models Coupling

Net growth = gains - losses

1950 – 1975

1980

1990

High-resolution Spatially-dynamic

GIS – Geographical Information Systems

Dynamicspatial interaction-based

models

Nguồn: Engelen, 2006.

27Sơ đồ


Đây là cách tiếp cận điển hình của những năm từ 1950 đến 1970. Đây là thời kỳ bắt đầu có hệ thống thông tin địa lý (GIS) cho phép đưa vào mô hình các số liệu chính xác hơn.

Sau đó sẽ thêm vào các thông tin lưới ở các cấp độ pixel và tuyến tính cho các hệ thống đường.

Đây là mô hình Land-Use and Transport Interaction (LUTI) với mục tiêu lồng ghép tất cả các thông tin có được. Mọi thứ được gắn kết với nhau, không có điểm bắt đầu và điểm kết thúc. Khả năng tiếp cận là một khái niệm

chủ chốt và mọi thứ biến động tùy thuộc vào khả năng tiếp cận (khoảng cách, chi phí).

Như vậy, tôi đã kết thúc nội dung chủ yếu là tính động trong lồng ghép các lớp thông tin.

LUTI Models

Nguồn: Engelen, op, cit.

28Sơ đồ

Slow-Fast Dynamics

Nguồn: Southworth, op. cit.

29Sơ đồ


Chúng ta sẽ bắt đầu ở đâu? Đây là một hình tiêu biểu chỉ cho các bạn thấy một cách chính xác cơ chế vận hành trong mô hình trước. Các giai đoạn được chia như sau:- mũi tên 1: giai đoạn thay đổi trong 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 năng di chuyển;- mũi tên 4: giai đoạn khả năng di chuyển có

tác động đến sử dụng đất.

Sử dụng đất có tác động sớm đến khả năng di chuyển. Nếu tôi bỏ các tòa nhà ra, khả năng di chuyển sẽ bị ảnh hưởng ngay tức thì. Tuy nhiên, biến động khả năng di chuyển có tác động dài hạn đến việc sử dụng đất – các cá nhân cần phải gặp khó khăn trong di chuyển trong một thời gian đủ dài thì mới có thể quyết định chuyển nhà.

2.2.2. Nghiên cứu tình huống: loại vấn đề, cách tiếp cận và mô hình

[Benoit Gaudou]

Mô hình đầu tiên là mô hình tĩnh, biểu diễn một hình ảnh vệ tinh của thành phố Cần Thơ – hình ảnh tại thời điểm «T» về trạng thái đô thị. Ví dụ thứ hai là một mô hình động – mô tả biến động của một hiện tượng theo thời gian. Minh họa là cơn bão tràn vào Nhật Bản vào tháng 7/2014. Các mô hình động dạng khí tượng cho phép đưa ra các dự báo, đó là biến động của hệ thống thông qua mô phỏng. Một mục tiêu cơ bản khác của mô hình hóa là hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách thử nhiều kịch bản khác nhau.

Static and Dynamic Models

A map is a static model. Here of the urban areaof C n Th in 2010.

Meteorologic dynamic models allowa typhoon evolution to be predicted over 48h.

Nguồn: Konings, 2012; http://lesbrindherbes.org/2014/07/06/l-enorme-typhon-neoguri-se-dirige-japon/

5Hình


Một mô hình sẽ được hình thành thông qua vấn đề đặt ra với mô hình và mô hình phải giải quyết vấn đề này. Lớp học chuyên đề của chúng ta quan tâm đến những mô hình hướng về việc hiểu và lý giải tăng trưởng đô thị thông qua ví dụ là thành phố Cần Thơ. Cơ chế và quy tắc nào giúp ta tạo ra tăng trưởng đô thị giống với tăng trưởng trên thực tế? Một số lượng lớn câu hỏi sẽ có thể được đặt ra liên quan đến các biến đổi trong không gian đô thị: xây mới và/hoặc phá bỏ các con đường, thay đổi hệ thống giao thông đường thủy và giao thông công cộng, tác động của việc xây dựng các trung tâm thương mại, nhu cầu dịch vụ (bệnh viện, trường học, mạng lưới thủy lợi, v.v...), v.v...

Về mặt kỹ thuật, chúng ta sẽ tập trung vào mô hình tác tử, mô hình cho phép: (i) lồng ghép sự khác biệt không gian, (ii) đưa các số liệu không gian vào, (iii) mô tả các hiện tượng ở cấp vi mô hình thành hành vi vĩ mô, và cuối cùng là (iv) tiến hành thử nghiệm với các kịch bản khác nhau.

Chúng ta sẽ xác định các thực thể quan trọng trong hệ thống và tính động của các thực thể này. Các thực thể là những thành phần đơn lẻ của hệ thống, tình trạng của nó được xác định thông qua các biến hoặc các thuộc tính. Tính động, hay quy trình, cho phép biến đổi hệ thống: ví dụ như các hành động gắn với các thực thể như đi lại, tương tác giữa các tác tử hoặc tính động của tác tử như thị trường tài chính, lũ lụt, v.v...

Sơ đồ này mô tả các bước mô hình hóa và mô phỏng.

Modelling is a Multi-Step Cycle

step 2 : identify the elements (entities,

dynamics) to model

step 3 : collect data

step 4 : define the agents

(characteristics, dynamics)

step 5 : implement the

model

step 6 : calibrate the

model

step 7 : explore the

model

step 1 : define the modelling

questions


30Sơ đồ


Model 1: Entities, Dynamic and Scales

Spatial scale Area that covers C n Th city and the nearby suburbs Time scale Duration: 15 years from 1999 to 2014 Dynamic to take into account: The construction of buildings Entities to take into account:- Buildings; - Roads; - Rivers.

Mekong Delta

70 km

45 km

Considered area


6Hình

Model 2: Entities, Dynamic and Scales

C n Th 3 km

3 km

Considered area

Spatial scale The An Bình ward of C n Th Time scale Duration: 5 years from 2005 to 2010 Dynamic to take into account: The construction of buildings Entities to take into account: - Buildings - Roads - Rivers


7Hình


Trong mô hình thứ nhất này (xem Hình 6), phạm vi không gian ta quan tâm chính là khu vực rộng lớn xung quanh Cần Thơ; sự năng động chính là việc xuất hiện nhiều thực thể đô thị, ví dụ như các khu căn hộ mới. Với trường hợp ta nghiên cứu, các thực thể di chuyển bằng đường bộ và đường thủy. Phạm vi thời gian nghiên cứu là 15 năm.

Trong mô hình thứ hai (xem Hình 7), thay vì quan tâm đến tăng trưởng đô thị của toàn bộ thành phố, chúng ta sẽ chỉ tập trung nghiên cứu phường An Bình. Mô hình đã cụ thể hơn, chúng ta cũng quan tâm đồng thời đến tính động.

Bước thứ nhất là tập hợp bộ số liệu, có thể lấy từ kết quả điều tra thực địa, số liệu của các cơ quan chính phủ hoặc số liệu tiếp cận tự do trên mạng. Đối với thành phố Cần Thơ, số liệu được lấy từ Sở Tài nguyên và Môi trường.

Bước thứ hai là xây dựng GIS. Sẽ phải thay đổi số liệu cho đồng bộ với tiêu chuẩn, chỉnh sửa bảng thuộc tính, thiết lập liên hệ giữa các nguồn khác nhau để đưa ra số liệu mới, v.v.

Chúng ta sẽ lồng ghép gì vào mô hình? Tác nhân đưa ra trong hệ thống là gì?

Định nghĩa loại tác tử phụ thuộc nhiều vào quy mô đã chọn và vấn đề cần tìm hiểu. Việc phát triển mô hình sẽ khác đi nếu ta xem xét ở cấp độ khác nhau: toàn bộ đô thị, một khu phố hay từng ngôi nhà một – có thể biểu diễn

riêng biệt người dân, hộ gia đình hay cả khu dân cư. Đối với thành phố Cần Thơ, chúng ta quan tâm đến việc xây dựng các tòa nhà mới. Các tác tử có thuộc tính là hình dạng, vị trí hoặc mục đích sử dụng để ở hay kinh doanh. Một tác tử biểu diễn một thực thể vật chất trong hệ thống. Trong mô hình này, tòa nhà là các tác tử chủ chốt: chính các tác tử này tạo tính động và xác định các nguyên tắc mở rộng đô thị.

Chúng ta sẽ xem xét cụ thể hơn mô hình dạng tế bào tự động mà Arnaud Banos đã giới thiệu. Không gian được chia thành các ô trong đó mỗi tế bào là một tác tử mang một thuộc tính về mật độ dân số. Mỗi tác tử bao gồm một số lượng nhất định các tòa nhà.

Benoît Gaudou kết thúc phần trình bày của mình bằng nội dung về tính động và triển khai mô hình. Benoît Gaudou giới thiệu ba hệ thống: Net Logo, Repast và Gama, hệ thống thứ ba này được sử dụng trong lớp học chuyên đề. Các mục tiêu trong căn chỉnh cũng được giới thiệu.Phần cuối của ngày đào tạo tập trung giới thiệu phương pháp luận trong việc hình thành bộ số liệu. Trương Chí Quang đã trình bày các nội dung sau: giới thiệu GIS, dữ liệu lưới và véc-tơ; chuyển đổi dạng thức số liệu, v.v...


Ngày học thứ 2, thứ Sáu ngày 25

[Alexis Drogoul]

Trong cả ngày hôm nay, các bạn sẽ nghe giới thiệu những vấn đề phương pháp luận, chúng ta sẽ học việc thiết kế và triển khai mô hình trong phần mềm Gama. Mục tiêu đề ra không nhất thiết là các bạn phải sử dụng một cách độc lập và nhuần nhuyễn Gama (!) yêu cầu chỉ đơn giản là các bạn có đủ tự tin để cùng các thành viên trong nhóm thiết kế và thử nghiệm mô hình.

Huỳnh Quang Nghi giới thiệu phần mềm mô hình hóa Gama và ngôn ngữ «Gama Modeling Language» (GAML) viết mô hình. Võ Đức Ân trình bày phần thứ hai về mô hình tế bào tự động, được sử dụng để tái hiện quá trình phát triển đô thị của thành phố Cần Thơ giai đoạn 1999-2014. Một số nội dung trình bày đã được giới thiệu trong khóa học năm 2012, chúng tôi mời độc giả xem các ấn phẩm trước đây (Drogoul và Gaudou, 2012; Drogoul và cộng sự, 2012). Cuối cùng, Alexis Drogoul nhắc lại các bước trong xây dựng mô hình hôm trước đã được Benoît Goudou giới thiệu (Xem Sơ đồ 30) trong phần bài tập tái hiện hiện tượng tăng mật độ công trình xây dựng tại phường An Bình, Cần Thơ trong giai đoạn 2005 và 2010.

2.2.3. Động não

[Arnaud Banos]

Chúng ta hãy dành thời gian điểm lại những nội dung đã học trong buổi sáng.

Chúng tôi đã yêu cầu các nhóm đưa ra ba ví dụ về nguyên tắc phát triển đô thị tại Cần Thơ. Các bạn có thể suy luận và tư duy thông qua một số từ khóa rất đơn giản như: trung tâm, mạng lưới, chuyên biệt tính năng, giá trị đất, tăng mật độ, v.v... Những từ khóa này nhắc ta những khái niệm chủ chốt trong đô thị hóa. Quy định pháp luật trong phát triển đô thị đưa ra một số yêu cầu phải tuân thủ và công tác kế hoạch hóa làm thay đổi hay đề ra những dự án là các tác nhân tạo động lực phát triển đô thị. Ngoài ra, một số hạn chế về địa hình có tác động đến sự biến đổi đô thị.

Làm thế nào để biến khái niệm thành mô hình? Chúng ta đã xem cách đưa ra các quy tắc đơn giản và lồng ghép chúng vào Gama. Nhưng những bước này thôi chưa đủ, mô hình là kết quả của quá trình tư duy trí tuệ chứ không đơn thuần là biểu diễn tin học hay toán học. Cần xây dựng tư duy đưa vào mô hình với tư cách là đối tượng tin học hoặc toán học cụ thể.

Trước tiên, cần triển khai việc tạo hệ thống khái niệm.


Trong phần mô tả, các bạn nhầm lẫn khái niệm khả năng di chuyển, là khái niệm cho phép kết nối nhiều khái niệm với nhau. Về cơ bản, khái niệm trung tâm là khái niệm về khả năng tiếp cận. Mạng lưới đường bộ hay lưới điện thực chất gắn với khái niệm khả năng tiếp cận. Các khái niệm khác cũng gắn với khái niệm này, ví dụ như công viên, điểm giải trí hoặc chức năng chuyên biệt: khu văn phòng, khu thương mại. Chúng ta đã nghe giới thiệu lý thuyết Von Thunen và lý thuyết lợi tức đất đai của Alonso, khả năng tiếp cận là một khái niệm trọng tâm lý giải giá trị đất trong khoảng thời gian xác định. Điều đáng quan tâm không phải là điều gì xảy ra ở một địa điểm, cái quan trọng đó là cách thức tiếp cận khu vực này từ các địa điểm khác của thành phố.

Lợi tức đất đai quyết định việc lập kế hoạch. Tất cả các tác nhân kinh tế khi định vị trong đô thị đều cạnh tranh nhau để định cư tại

những địa điểm tốt nhất so với tiềm lực kinh tế của bản thân. Lý thuyết lợi tức đất đai cho rằng nếu giá trị của đất là như nhau ở những địa điểm khác nhau tại một đô thị, thì đô thị này chưa có mật độ cao. Chính lợi tức đất đai kéo theo việc tăng mật độ đô thị, và ngược lại, mật độ đô thị giúp tăng lợi tức đất đai vì các tác nhân trong tình thế cạnh tranh nhau.

Tăng mật độ có tác động đến khả năng tiếp cận thông qua lưu lượng, hai lực này đối trọng nhau. Chúng ta cùng nhau nhớ lại mô hình của Krugman và hai lực đẩy-hút. Các cá nhân bị hút lẫn nhau, hút về các khu vực văn phòng, trung tâm thành phố và các hệ thống. Nhưng có một lực đẩy đẩy các cá nhân ra xa đô thị do những khó khăn trong khả năng tiếp cận. Trong cơ chế này, có thêm một lực đẩy: cạnh tranh thông qua chợ làm tăng lợi tức đất đai, các tác nhân kinh tế không có đủ năng lực tài chính để trang trải chi phí nên sẽ phải rời xa trung tâm.

Conceptual Model

Centrality

Accessibility

Networks (Roads, rivers, electricity?, water?...)

Amenities (parks, services, leisure…)

Land Rent

Densification

Demography

Urban sprawl

Functional specialisation

Urban legislation Urban planning Topographic constraints


31Sơ đồ


Khi thêm vào các mối quan hệ giữa các khái niệm này, chúng ta xây dựng mô hình phát triển đô thị dựa trên lực hút và lực đẩy. Để có tăng trưởng đô thị, chúng ta cần phải thêm dân số vào, yếu tố này đồng thời là nội sinh và ngoại sinh.

Bây giờ, chúng ta có thể đưa mô hình vào Gama để kiểm định khả năng mô hình tái dựng quá trình tăng trưởng đô thị. Chúng ta đặt mình vào vị thế các nhà quy hoạch đô thị (sử dụng mô hình tế bào tự động tiếp đến là mô hình véc-tơ). Có ba thách thức đặt ra: 1) đưa thương mại vào trong mô hình nhằm tạo tính chuyên biệt tính năng; 2) đưa khả năng di chuyển; 3) tái tạo các vùng có mật độ thấp.

Làm việc theo nhóm cần có tương tác giữa các thành viên trong nhóm, đây là yếu tố cốt lõi trong nghiên cứu. Cần bày tỏ ý tưởng, biết lắng nghe và thảo luận làm sao để đưa ra những điểm thống nhất và gắn kết. Đây là điều tối quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Một trong những mục tiêu làm việc nhóm là các bạn rèn luyện việc trao đổi, thảo luận, chia sẻ quan điểm để xây dựng những đề xuất chung của cả nhóm.

Benoît Gaudou tổng kết ngày làm việc bằng các vấn đề mô phỏng, khảo sát các tham số và các giải pháp khác nhau do mô hình đưa ra trong phát triển đô thị. Gắn với bài trình bày trước, hai phần việc sau được đề ra: - sử dụng mô hình tế bào tự động được cung cấp để quan sát kết quả khác nhau do thay đổi số liệu GIS: thay đổi số liệu GIS (thêm/xóa bỏ đường, cầu, v.v... ); mô phỏng với số liệu mới và số liệu gốc (trong Gama); so sánh kết quả, tìm hiểu tác động của quy hoạch đô thị đến tăng trưởng đô thị;- sử dụng mô hình tác tử được cung cấp để quan sát và hiểu quá trình tăng trưởng không gian của các đơn vị địa lý: thêm các chỉ tiêu mật độ giao thông để quan sát tác động của hiện tượng phát triển; thêm quy luật trong xây dựng các hoạt động thương mại và quan sát tác động.Chi tiết kỹ thuật các buổi còn lại trong khóa học khó có thể được giới thiệu trong khuôn khổ ấn phẩm này. Để tìm hiểu cụ thể hơn về nội dung khóa học, chúng tôi xin mời độc giả liên hệ với các giảng viên với trưởng nhóm là Alexis Drogoul và mời độc giả tìm hiểu thêm các chương trình nghiên cứu được mô tả trong danh mục sách tham khảo nêu ở cuối cuốn sách này.


Tài liệu tham khảo

ABRAMI, G., B. ANSELME., B. GAUDOU and F. ROUSSEAUX (2014), Le modèle de von Thunen, Fiche pédagogique MAPS.

ALONSO, W. (1964), Location and Land Use, Toward a General Theory of Land Rent, Harvard University Press, Cambridge.

AVECEDO, W., L. GAYDOS, J. TILLEY, C. MLADINICH, J. BUCHANAN, S. BLAUER, K. KRUGER and J. SCHUBERT (1997), Urban Land Use Change in the Las Vegas Valley, http://geochange.er.usgs.gov/sw/changes/anthropogenic/population/las_vegas/

BANOS, A., N. CORSON, C. PIVANO, H-L. RAJAONARIVO and P. TAILLANDIER (2014), “Micro-macro Traffic Modeling”. Fiche pédagogique MAPS.

BANOS, A., D. MORENO, C. PIVANOL et P. TAILLANDIER (2011), “Christaller, Still Alive!”, Cybergeo, http://cybergeo.revues.org/24878.

BATTY, M. (2014), “MRes in Advanced Spatial Analysis and Visualisation: Lecture 2, Modelling Histories-Types and Styles ”, UCL.

BATTY, M. et P. LONGLEY (1994), Fractal Cities: A Geometry of Form and Function, Academic Press, San Diego, CA et Londres.

CHRISTALLER, W. (1966), Central Places in Southern Germany, Translated by C. Baskin, Prentice Hall, from: Die zentralen Orte in Süddeutschland. Eine ökonomisch-geographische Untersuchung über die Gesetzmäbigkeit der Verbreitung und Entwicklung der Siedlungen mit städtischen Funktionen, Jena, Fischer Verlag (1933).

DEMIREL, H. and M. CETI (2010), Modelling Urban Dynamics via Cellular Automata, ISPRS Archive Vol. XXXVIII, Part 4-8-2-W9, “Core Spatial Databases - Updating, Maintenance and Services – from Theory to Practice”, Haifa.

DROGOUL, A, and B. GAUDOU (2012), « Méthodes informatiques de modé lisation à base d’agents » in LAGREE, S. (Scientific Editor), Collection Conférences et Séminaires, n°8, AFD-ÉFEO.

DROGOUL, A, B. GAUDOU, A. GRIGNARD, P. TAILLANDIER and D.-A VO (2012), « Approches pratiques de la modélisation à base d’agents » in LAGREE, S. (Scientific Editor), Collection Conférences et Séminaires, n°8, AFD-ÉFEO.

EMBERGER, G. (2005), Introduction to LUTI modelling - What is it and why do we need it?, SPARKLE – Training course.

ENGELEN, G. (2006) “Complexity, Land use and Cellular Automata Modelling”, S4 Workshop RIKS, Maastricht.

GRIMM. V., U. BERGER, D.-L. DE ANGELIS, J.G POLHILL, J. GISKE et S.F. RAILSBACK (2010), “The ODD Protocol: A Review and First Update”, Ecological Modelling 221.

HAGEN-ZANKER, A. (2006), “Evaluation of Spatial Models, Map Comparison Kit”, S4 Workshop RIKS, Maastricht.

KONINGS, V. (2012), “Can Tho, How to Grow? Flood Proof Expansion in Rapidly Urbanising Delta Cities in the Mekong Delta: the Case of Can Tho”, Master thesis, University of Delft.

KRUGMAN, P. (1996), The Self-Organising Economy, Blackwell Publishers, Boston.

LANGLOIS, P. (2008), “Cellular Automata for Modeling Spatial Systems”, in The Modeling Process in Geography, From Determinism to Complexity, pp. 277-307.


LEBACQUE, J-P. (1996), “The Godunov Scheme and What it Means for First Order Traffic Flow Models”, nn J.B. Lesort (ed.) Transportation and Traffic Theory, proceedings of the 13th International Symposium on Transportation and Traffic Theory, 24-26 July, Lyon, Pergamon, Oxford.

LIGHTHILL, M.J. and G.B. WHITHAM (1955), On Kinematic Waves II. A Theory of Traffic Flow on Long Crowded Roads, Proceedings of the Royal Society A, vol. 229.

MORENO, D., D. BADARIOTTI and A. BANOS (2009), “Integrating Morphology in Urban Simulation through Reticular Automata”, in European Handbook of Theoretical and Quantitative Geography, FGSE, Lausanne.

NAGEL, K. and M. SCHRECKENBERG (1992), “A Cellular Automaton Model for Freeway Traffic”, Journal de Physique, I 2 (12): 2221.

RAIMBAULT, J., A. BANOS and R. DOURSAT (2014), “A Hybrid Network/Grid Model of Urban Morphogenesis and Optimization”, ICCSA, Le Havre GS2: Fractal Analysis, Social Systems, June 26.

SOUTHWORTH, F. (1995), A Technical Review of Urban Land Use Transportation Models as Tools for Evaluating Vehicle Travel Reduction Strategies, Oak Ridge National Laboratory, Technical Report. http://cta.ornl.gov/cta/Publications/Reports/ORNL-6881.pdf

THÜNEN (von), J.H. (1842), Der isolierte Staat in Beziehung auf Landwirtschaft und Nationalökonomie, Rostock, Leopold.

TORRENS, P. (2000), “How Land-use Transportation Models Work”, CASA, paper n° 20.


Họ tên Cơ quan Chuyên ngành Lĩnh vực nghiên cứu Email

Bùi Châu Trường Thọ

Viện Nghiên cứu Phát triển Quy hoach đô thị Phát triển đô thị buichautruongtho@

gmail.comLoïc Boisseau

(học viên tư do) Paddi Giao thông, đô thị Giao thông, đô thị [email protected]

Chu Pham Đăng Quang

Viện nghiên cứu Phát triển Quy hoach đô thị Quy hoach đô thị dangquang16.5@

gmail.com

Đinh Thị DiệuTrung tâm Quốc tế

Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu

Địa lý Biến đổi sử dụng đất và sinh kế đô thị

[email protected]

Đỗ Thanh Nghị Đai học Cần Thơ Tin học Khai thác dữ liệu [email protected]

Hoàng Thị Thanh Hà Đai học Đà Nẵng Tin học Đa tác tử, mô phỏng [email protected]

Lê Thị Bảo Yến Đai học Đà Nẵng Đa tác tử

Mô phỏng luồng giao thông quanh toà nhà trung tâm hành chính TP. Đà Nẵng dưa trên

hệ thống đa tác tử

[email protected]

Nguyễn Ngọc Ánh

Đai học Sư pham Hà Nội Địa lý Hệ thống thông tin địa lý,

quy hoach và môi trường anh.hnue@gmail.

com

Nguyễn Ngọc Doanh

Đai học Bách khoa Hà Nội

Mô hình hóa và hệ thống phức hợp

Mô hình hóa và hệ thống phức hợp trong sinh thái

học

[email protected]

Nguyễn Thị Hà Mi Đai học Cần Thơ Quản lý đất đai Môi trường đô thị [email protected]

Nguyễn Thị Hoàng Anh

Trung tâm vệ tinh quốc gia Địa lý Biến động lòng sông Hồng [email protected]

Nguyễn Quốc Huy

Trung tâm Quốc tế Nghiên cứu Biến đổi

Toàn cầu-

Công cụ và mô hình đọc sư vận động không gian

đô thị

[email protected]

Nguyễn Thị Vân Đai học Thủy lợi Toán sinh thái Mô hình sinh thái [email protected]

Trần Duy MinhĐai học Khoa học

Xã hội và Nhân văn TP.Hồ Chí Minh

Địa lý, GIS Biến động không gian [email protected]

Trần Nguyễn Minh Thư Đai học Cần Thơ Tin học Khai thác dữ liệu tnmthu80@gmail.

com

Trần Thị Lệ Hằng Đai học Cần ThơỨng dụng mô hình

toàn trong quản lý tài nguyên thiên nhiên

Ứng dụng Webgis trong quản lý nước đô thị [email protected]

Pham Duy Tiễn Đai học An Giang Quy hoach sử dụng đất, GIS

Quy hoach đất ở đô thị và nông thôn

[email protected]

Nguyễn Lê Vi Huỳnh Trung tâm HCM-GIS GIS Ứng dụng GIS levihuynh@gmail.

com

Ket Pinnara Học viện Công nghệ Campuchia Tài nguyên nước Kỹ thuật tưới tiêu

ở Campuchiaket.pinnara@gmail.

com

Danh sách học viên

2.2. công cụ và mô hình đọc sự vận động ... · pdf...

Documents