Table of Contents

Kentsel Tarihteki C ⁇ Yöntemlerine Giriş

Tarihi kentsel planlamanın gelişimini anlamak yüzyıllar boyunca şehirlerin nasıl geliştiğini anlamak için önemlidir. Geleneksel yaklaşımlar metin kayıtları, haritalar ve arkeolojik kazılar üzerinde ağırlığa dayanıyor, ancak bu yöntemler genellikle uzaysal ve zamansal kapsamadaki boşlukları fark eder. Son hesaplama gelişmeler, şehir düzenini ve sosyal dinamikleri daha önce imkansız olan hassas ve ölçeklerle analiz etmek için yeni yollar açtı.

C ⁇ şehir tarihi dijital insanlık, coğrafya ve veri bilimi kesişiyor mu? Bu soruları temel olarak nicel sorular sormalarına izin veriyor: sokak ağlarını büyük bir altyapıdan sonra nasıl değiştirdi? 19. yüzyıl şehirlerdeki farkları ortaya çıkardı? Bu soruları cevaplamak sadece tarihsel bir uzmanlık değil, aynı zamanda büyük veri setlerini çözme yeteneği ve özellikle de kentsel planlamayı ortaya çıkarmak için karışık bir yaklaşımla ilgili olarak tarif edildi.

Core C ⁇ Teknikleri

Çeşitli hesaplama teknikleri tarihsel kentsel planlamayı incelemek için özellikle değerli kanıtlamıştır. Her biri geçmişte incelenecek farklı bir lens sunar ve birçokları zengin anlayışlar oluşturmak için birlikte kullanılır.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS)

GIS teknolojisi, tarihsel araştırma ile Paris'in 1748 haritasını aşırı yüklemeye, coğrafik haritalara, arkeolojik planlara ve zaman içinde değişen dijital cihazlara izin veriyor. Örneğin, tarihçiler GIS'yi modern sokak verileriyle 1748 haritayı aşırı yüklemeye, mülk sınırlarının, yol genişliğine nasıl kullanıldığını ortaya koyuyordu ve GIS'in de uzaysal sorguları güçlendirdi.

Bir dönüm noktası projesi, 4. yüzyılda CE'de olduğu gibi şehrin kentsel özelliklerini yeniden inşa etmek için GIS'i kullanan ve hatta mahallelerdeki malların kentsel özelliklerini yeniden inşa etmek için kullanan bir proje modelidir.[Döneticiler ve metinsel kaynaklardan alınmıştır.) Araştırmacılar, 4. yüzyıldaki arazi ağını ve deniz yollarını tahmin etmek için Roma yol ve deniz yollarının ayrıntılı bir şekilde modellerini, şehrin sınırlarının nasıl etkilendiğini ve bu bölgelerin ekonomik entegrasyonunu analiz etmelerine izin verirler.

Ajan-Based Modeling (ABM)

Ajan bazlı modelleme, bireysel “yapıcılar” eylemleri ve etkileşimleri taklit eder (insanlar, evler, kurumlar) şehir ölçeğinde ortaya çıkan kalıpları gözlemleyebilmek için. Şehir tarihinde, ABM, araştırmacıların on yıllar veya yüzyıllar boyunca nasıl sosyal davranışları, ekonomik teşvikleri veya çevresel kısıtlamaların nasıl şekillendirildiğini test etmelerine yardımcı olur. Örneğin, ABM, bir katedrale göre evlerin nerede yer aldığına karar verebilir, ya da komşuların nasıl bir araya geldiklerine karar verebilir.

Önemli bir uygulama, eski ticaret ağlarının incelenmesidir. Araştırmacılar, bazı oasis şehirlerinin neden başarısız olduğunu açıklamaya yardımcı olurlar, ABM'nin erken İslam kentlerinde sokak modellerini incelemesi, ayak trafiğini ve toprak mülkiyet kurallarının hangi rota yapılandırmalarını üretebileceğini modellemek. (örneğin, bazı oasis şehirlerinin neden ortadan kaldırıldığı gibi bir çalışma).

Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis Network Analysis

Ağ analizi şehirlere düğümler ve kenarlar olarak davranır - örneğin kesitler ve sokaklar - ve merkezilik, bağlantı ve kümeleme gibi özellikler. Bu teknik, kentsel form etkilerinin ve erişimin nasıl yapıldığını incelemek için temel hale gelmiştir. Tarihsel sokak ağları, şehrin geri kalanının en erişilebilirliğini bulmak için şehirdeki en yüksek düzeyden elde edilebilir.

Orta Çağ Avrupa kasabalarında araştırma, piyasa meydanlarının genellikle ağdaki en yüksek merkezi olduğunu göstermiştir, ekonomik önemini açıklayın. 19. Yüzyıl Paris'in Haussmann'ın yeniden tasarlanmasına karşı, daha önce öznel olan “organik” bir ağın doğasını ortaya koyuyor.

Makine Öğrenme ve Derin Öğrenme

Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme, tarihsel verilerin büyük hacimlerini işleme için güçlü araçlar sunar - özellikle tarama haritaları, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleyicisi. Convolutional sinir ağları, yolların izinleri, bina ayak izlerini veya yeşil alanları, aksi takdirde ayları alacak olan sayısallaştırma için eğitilmiştir.

Etkileyici bir kullanım durumu, projedir (Dönetici New York[Dönetici:0)Mapping Historical New York[Dönetici: 1), araştırmacılar 19. yüzyıl yangın sigorta haritalarından bina etmeyi derinden öğrenmeleri uyguladılar. Elde edilen veriler, şehir genelindeki bina yoğunluğunu ve çok fazla kapsama izin verdi, göç dalgaları ve ekonomik patlamalarla ilgili değişiklikleri ortaya çıkardılar. Benzer şekilde, doğal dil işleme (NLP) tarihi şehir konsey dakikalarını analiz etmek için çokça kullanılmıştır.

Uygulamalar Across Historical Periods

C ⁇ yaklaşımları birçok dönemde kentsel tarihe uygulanır, her biri eşsiz zorluklar ve öngörüler sunar.

Antik Şehirler

Eski dünyanın şehirler için –Rome, Pompeii, Teotihuacan – Arkeolojik veriler genellikle parçalanmışlardır. C ⁇ yöntemleri, boşlukları doldurmaya yardımcı olur. GIS bilinen üstografiye dayanan eksik yapıların yerlerini hipotezler oluşturmak için kullanılır. Agent tabanlı modeller, nüfusun farklı kaynak kısıtlamaları altında nasıl yetiştirilebilir olabileceğini simüle eder.

[FONT=0]Büyük Pompeii Projesi[DÜDÜDÜSTRİYE], GIS, fotogrammetri ve 3D modelinin şehiri, Vesuvius’un patlamalarından önce yeniden inşa etmek için yeniden inşa etmek için tasarlanmış olması nedeniyle, araştırmacılar sokak ağlarını keşfetmelerine izin veren etkileşimli haritalar yarattılar ve su dağıtım sistemleri.Bu araçlar sadece statik bir resim sunmaz; şehrin düzeninin günlük yaşamı nasıl etkileyebileceğini analiz ederler - örneğin, Vesuvius’un yürüme yollarını hesaplamak için.

Ortaçağ ve Erken Modern Kasabalar

Orta Avrupa'daki 300.000'in üzerinde şehir planlamasının oranı, muhtemelen piyasa karelerinin yerleştirilmesi ile ilgili olarak, iki kasabanın aynı olmadığı ortaya çıkmaktadır - pazar genişliğinin sokak uzunluğuna oranı gibi - şehir planlamasının paylaşılan bir geleneği, muhtemelen model kitap veya itinerant planlayıcıları yoluyla.

Modern ticaret rotalarının ağ analizi de şehirlerin nasıl bağlantılı olduğunu anlamakta.TheurFLT:0) Avrupa Towns projesinin dijital işlevlerine bağlantı kurmasını sağlamak için tarihsel haritaları bir araya getiriyor.[Döneticiler ve ticaret kayıtları ile şehirler arasındaki ekonomik ilişkileri modellemeye yardımcı oluyor.)

Endüstriyel Çağ ve Modern Şehirler

19. ve 20. yüzyıllarda çok sayıda veri var: ayrıntılı haritalar, sayım kayıtları, bina izinleri ve fotoğraflar. C ⁇ yöntemleri, kentsel formdaki endüstriyelleşmenin etkilerini incelemek için kullanılmıştır.Örneğin, araştırmacıların, yüzlerce ABD ve daha sonra otomobilleri için dijitalleştirilmiş tarihi Sanborn yangın sigortası haritaları var, 1860'lardan 1950'lere kadar büyük bir veri tabanlarını inşa ederek.

Makine öğrenimi ayrıca mimari, sokak mobilyalarında değişiklikler tespit etmek için tarihsel fotoğraflar ve sokak manzarasına da uygulanmıştır ve işaret ediyor.Bir proje, Londra'nın 10.000 tarihsel fotoğraflarını sınıflandırmak için derin bir öğrenme kullandı, şehrin görsel karakterini nasıl ortaya koydu.Bu tür analizler, kentsel değişimin desteklenmesi veya meydan okuması için nicel kanıtlar sağlıyor.

Meydanlar ve Sınırlar

Hesaplama yöntemlerinin gücüne rağmen, araştırmacıların ele alması gereken önemli zorluklarla geliyorlar.

[[Dönetici:0)Data eksiklik ve önyargı[Dönetici: 1) Bunların arasında boşluklar genellikle parçalanmış olabilir - bir şehrin blokları haritalardan eksik olabilir ve yazılı kayıtları, eksik veriler üzerinde inşa edilmiş olan perspektifleri yansıtabilir ve sonuçları kesin olarak kanıtlanamazsa yanıltıcı sonuçlar elde edilmelidir.

[FONT:0] Disiplinlerarası işbirliği[[Dönetici:0) gereklidir, ancak zor Tarihçiler ve bilgisayar bilim adamları genellikle farklı metodolojik diller konuşurlar. Bir proje, belirsizlikleri nasıl ele almak için önemli bir müzakere gerektirir ve hangi soruların başarılı bir hesaplama kentsel tarihi projeleri genellikle bir tarihçi, bir GIS uzmanı, bir istatistikçi ve bazen arkeolog veya şehir planlayıcısı içerir.

[FONT:0]C ⁇ ve Infrastructural kısıtlamalar[[Dönetici:0) Ayrıca derin öğrenme ile yüksek çözünürlüklü tarihsel haritalar işlemenin önemli GPU gücü gerektirir. Storing ve büyük veri kümelerini yönetmek, büyük ölçekli projelerde bulunma kaynakları eksik olabilir, disiplinde bir dijital bölme riski.

[FONT:0)Reproducability and methods documents) devam eden endişeler olarak kaldı. Birçok erken hesaplama çalışması kod veya verileri paylaşmadı, sonuçları doğrulamak için imkansız hale getirdi. Alan açık bilim uygulamalarına doğru ilerliyor, ancak kültürel değişim yavaş yavaştır.

Future Yol Tarifi

Sonraki on yıl, hesaplama yaklaşımlarını ana akım kentsel tarihine daha da entegre edecek ilerlemeler vaat ediyor. One alanı is theENFLT:0) Farklı tarihsel kaynakları bağlantıya sokmak için bağlantılı veri standartları kullanır [Dönemli kaynaklar, haritalar, metinler, görüntüler ve arkeolojik veriler, birleşik dijital platformlara kadar inşa edilmiş.Semantic City).

[0]Real-time simülasyon ve interaktif modeller[Döneticiler ve planlayıcılar “Ne-if” senaryolarını keşfedebilirler: Bir şehir farklı bir sokak ağı seçtiyse? Bu simülasyonlar sadece daha iyi modeller gerektirmez, ancak programlanmamış kullanıcı arayüzünü da parametreleri ayarlamaya ve sonuçları görmelerine izin veren daha erişilebilir.

[FONT:0]Community-sourced ve vatandaşlar bilim projeleri) de büyüyor. Platformlar, örneğin, )Zooni[[DÜDÜye Olmayanlar 3 ), gönüllülerin tarihsel haritaları, etiketleme bina işlevlerinin veya kartel yazılı kayıtlarının ev sahipliği yaptığı ev sahipliği yapan projelere sahipler.

Son olarak, doğrulanan veriler ve reproditeability[Dönetici:0)[Dönetici:0))) ve [[Döneticileri [Döneticileri) hesaplama kentsel tarihinin güvenilirliğini güçlendirecektir.Daha fazla dergi, diğer araştırmacıların, önceki çalışmalarla kıyaslanmasını ve yöntemleri karşılaştırmasını sağlayacaktır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

C ⁇ yaklaşımları, tarihsel kentsel planlamanın çalışmasını temel olarak değiştirdi. GIS, ajan tabanlı modelleme, ağ analizi ve makine öğrenimi, araştırmacıların eski Roma'nın cadde ağından 19. yüzyıla kadar uzanan yeni sorular ve test teorileri sormalarına izin veriyor.

Ancak hesaplama yöntemlerinin değeri tek başına teknolojide değil, cevap vermeleri gereken sorularda, en güçlü çalışma, nicel bir tarihsel bilgi ile birleştirmektedir, verileri kullanarak anlatı için bir yedek olarak değil, alan olgunları, tarihçiler, kentselistler ve veriler işbirliği yapmaya devam etmelidir, kendi varsayımlarını paylaşırlar.