Key points are not available for this paper at this time.
في السنوات الأخيرة، تم نشر العديد من المنتجات العالمية لاستخدام الأراضي وتغطية الأراضي متعددة الزمن، والتي تعد مصدراً قيماً لتدريب نماذج الجيو-محاكاة المتاحة لإسقاط النمو الحضري. ومع ذلك، هناك فجوة ملحوظة في البحث الذي يتناول حساسية النماذج التي تم تدريبها باستخدام تلك البيانات عندما يتعلق الأمر بالأغراض النمذجة الإقليمية. وبناءً عليه، كانت أهداف هذه الدراسة هي معايرة، والتحقق، واستخدام مجموعات البيانات العالمية المدخلة الحضرية لمحاكاة النمو الحضري الإقليمي بحلول عام 2030. تم معايرة نموذج نمو الحضر SLEUTH، الذي ركز على المنطقة الحضرية في الرور، ألمانيا، باستخدام طبقة المستوطنات البشرية العالمية، تطور بصمة المستوطنات العالمية، بيانات OpenStreetMap التاريخية، ونموذج تغطية الأراضي الرقمية لألمانيا. كان الهدف هو مقارنة النتائج من حيث الدقة، اليقين، الكمية، والتخصيص، خصوصًا في المناطق الحضرية المعرضة للفيضانات والحرارة. بينما حققت جميع النماذج مستويات دقة عالية فيما يتعلق بالكمية والتخصيص، تفاوتت مدى الاستيطان الجديد من 40.77 كم² إلى 477.91 كم². أظهرت النماذج المعتمدة على بصمة المستوطنات العالمية وOpenStreetMap يقينًا أعلى وعتامة أقل. مع زيادة النمو الحضري المحاكى، حدث ارتفاع متزايد في احتمالية تخصيص مستوطنات جديدة في المناطق المتأثرة بالمخاطر الطبيعية. بينما قدمت جميع النماذج جزءًا نسبيًا مشابهًا من مناطق الاستيطان الجديدة المتأثرة بالفيضانات، ظهرت اختلافات من حيث المناطق المتأثرة بالظروف الحرارية غير المواتية. أكدت هذه الدراسة على الاستخدام المحتمل لبيانات OpenStreetMap التاريخية في تدريب الأتمتة الخلوية لمحاكاة نمو الاستيطان المستقبلي. علاوة على ذلك، سلطت الضوء على إمكانية تطبيق مجموعات البيانات الحضرية المعتمدة على المراقبة العالمية للأرض في الجيو-محاكاة الإقليمية واستكشاف تأثيرات بيانات المدخلات المتنوعة على دقة، يقين، كمية، وأداء التخصيص في محاكاة الظروف المستقبلية.
درس أندرياس رينوف (الأربعاء) هذا السؤال.