Simurbano

UrbanSim es un sistema de simulación urbana de código abierto diseñado por Paul Waddell de la Universidad de California, Berkeley , y desarrollado con numerosos colaboradores para apoyar la planificación del uso del suelo , el transporte y el medio ambiente en áreas metropolitanas . Se distribuye en la web desde 1998, con revisiones y actualizaciones periódicas, desde www.urbansim.org. Archivado el 22 de agosto de 2009 en Wayback Machine . Synthicity Inc. coordina el desarrollo de UrbanSim y proporciona servicios profesionales para su aplicación. El desarrollo de UrbanSim ha sido financiado por varias subvenciones de la National Science Foundation , la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. , la Administración Federal de Carreteras , así como por el apoyo de estados, agencias de planificación metropolitana y consejos de investigación en Europa y Sudáfrica. Se pueden encontrar reseñas de UrbanSim y comparaciones con otras plataformas de modelado urbano en las referencias. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]}

La primera aplicación documentada de UrbanSim fue una aplicación prototipo en el entorno de Eugene - Springfield, Oregón . ^{[ 8 ] [ 9 ]} Posteriormente, se han documentado aplicaciones del sistema en varias ciudades de EE. UU., incluyendo Detroit, Michigan, ^{[ 10 ]} Salt Lake City, Utah, ^{[ 11 ] [ 12 ]} San Francisco, California, ^{[ 13 ]} y Seattle, Washington. ^{[ 14 ]} En Europa, UrbanSim se ha aplicado en París, Francia; ^{[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]} Bruselas, Bélgica; y Zúrich, Suiza, con varias otras aplicaciones aún no documentadas en artículos publicados.

La implementación inicial de UrbanSim se implementó en Java . ^{[ 18 ] [ 19 ]} La arquitectura del software se modularizó y reimplementó en Python a partir de 2005, haciendo un uso extensivo de la biblioteca numérica Numpy . El software se ha generalizado y abstraído del sistema de modelos UrbanSim, y ahora se conoce como Plataforma Abierta para Simulación Urbana (OPUS), con el fin de facilitar una arquitectura de complementos para modelos como viajes basados ​​en actividades, asignación dinámica de tráfico, emisiones y cambio de cobertura del suelo. ^{[ 20 ]} OPUS incluye una interfaz gráfica de usuario y un lenguaje de expresión conciso para facilitar el acceso a operaciones internas complejas por parte de personas sin conocimientos de programación. ^{[ 21 ]} A partir de 2012, UrbanSim se reimplementó utilizando bibliotecas científicas de Python actuales como Pandas. UrbanSim Inc. ha desarrollado la plataforma UrbanSim Cloud, que implementa simulaciones en la nube para una mayor escalabilidad, permitiendo ejecutar cientos o incluso miles de simulaciones simultáneamente. La plataforma cuenta con una interfaz de usuario basada en navegador web que ofrece una vista de mapa web 3D de las entradas y salidas de la simulación. Los modelos de UrbanSim se han creado previamente para 400 áreas metropolitanas de Estados Unidos con un nivel de detalle de manzana censal. Los usuarios de cualquier parte del mundo también pueden crear modelos de UrbanSim utilizando plantillas de zonas y parcelas, cargando datos locales y utilizando los recursos de la nube para especificar y calibrar automáticamente los modelos con dichos datos. Para más información, visite www.urbansim.com.

Los primeros sistemas de modelado urbano se basaban generalmente en algoritmos de solución deterministas, como la Interacción Espacial o la Entrada-Salida Espacial , que enfatizan la repetibilidad y la unicidad de la convergencia a un equilibrio, pero se fundamentan en supuestos sólidos sobre el comportamiento, como que los agentes tengan información perfecta sobre todas las ubicaciones alternativas en el área metropolitana, que las transacciones sean gratuitas y que los mercados sean perfectamente competitivos. Los auges y caídas del mercado inmobiliario, y la crisis financiera de 2008 , son ejemplos relativamente claros de imperfecciones del mercado que motivan el uso de supuestos menos restrictivos en UrbanSim. En lugar de calibrar el modelo a un equilibrio transversal, o a un conjunto de condiciones del año base, se han desarrollado métodos estadísticos para calibrar la incertidumbre en UrbanSim derivada del uso de métodos de Monte Carlo y de la incertidumbre en los datos y modelos, comparándola con datos observados durante un período longitudinal, mediante un método conocido como Fusión Bayesiana. ^{[ 22 ]} Además de sus supuestos menos estrictos sobre los mercados, UrbanSim se aparta de los diseños de modelos anteriores que utilizaban altos niveles de agregación geográfica en grandes zonas, y agentes como hogares y empleos en grandes grupos que se asumían homogéneos. En cambio, UrbanSim adopta un enfoque de microsimulación , lo que significa que representa agentes individuales dentro de la simulación. Este es un sistema de modelo a nivel de agente, pero a diferencia de la mayoría de los modelos basados ​​en agentes , no se centra exclusivamente en las interacciones de agentes adyacentes. Los hogares, negocios o empleos, edificios y áreas de terreno representados alternativamente por parcelas, celdas de cuadrícula o zonas, se utilizan para representar los agentes y ubicaciones dentro de un área metropolitana. Las aplicaciones de modelado a nivel de parcela permiten por primera vez la representación de la accesibilidad a escala peatonal, algo que no se puede hacer eficazmente con altos niveles de agregación espacial. ^{[ 23 ]}

Una de las motivaciones del proyecto UrbanSim es no solo proporcionar predicciones sólidas de los resultados potenciales de diferentes inversiones en transporte y políticas de uso del suelo , sino también facilitar una participación ciudadana más deliberativa en debates a menudo polémicos sobre infraestructura de transporte o políticas de uso del suelo, con distribuciones desiguales de beneficios y costos. El trabajo inicial sobre este tema ha adoptado un enfoque llamado Diseño Sensible al Valor. ^{[ 24 ] [ 25 ]} Recientemente también han surgido trabajos para integrar nuevas formas de visualización , incluidos paisajes simulados en 3D. ^{[ 26 ] [ 27 ]}

• Sitio web oficial de UrbanSim