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No Reino Unido, a crescente disponibilidade de dados de alta resolução espacial utilizando o código postal unitário como georreferência está possibilitando novos tipos de análises e modelagens urbanas. No entanto, nessa resolução, a granularidade dos dados utilizados para representar funções urbanas dificulta a aplicação de métodos tradicionais de análise e modelagem. Uma alternativa sugerida aqui é usar a estimativa de densidade do núcleo para transformar esses dados de ‘objetos’ pontuais ou de área em superfícies contínuas de densidades espaciais. O uso dessa transformação é ilustrado por um estudo em que tentamos desenvolver uma metodologia robusta e geralmente aplicável para identificar as áreas centrais das cidades do Reino Unido com o propósito de relatórios e comparações estatísticas. Transformações contínuas de densidade a partir dos dados de códigos postais unitários relacionados a uma série de indicadores de centralidade urbana criados usando Arc/InfoTM são normalizadas e então somadas para dar um ‘Índice de Centralidade Urbana’ composto. A seleção de contornos-chave nessas superfícies de índice permite que os centros urbanos sejam delineados.
Thurstain‐Goodwin et al. (Sun,) estudaram essa questão.