ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineLand-use change simulation / growth management

Urban Growth Boundary Analysis

Urban growth boundary (UGB) analysis uses spatial simulation to design and evaluate containment lines that separate land where urban development is allowed from land to be kept rural. Built on the cellular-automata urban-growth tradition exemplified by Clarke, Hoppen, and Gaydos's self-modifying SLEUTH model, it calibrates how a region urbanizes, then imposes candidate boundaries as hard or soft constraints and simulates land conversion forward in time. By comparing scenarios with and without a boundary, the method estimates how much farmland and open space a UGB would protect, how much it would densify the interior, and whether it would push leapfrog development beyond the line.

Открыть в MethodMindСкороПрименить, сравнить, получить рекомендации
Инструменты и ресурсы
Скачать слайды
Изучать и исследовать
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Clarke, K. C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area. Environment and Planning B: Planning and Design, 24(2), 247–261. DOI: 10.1068/b240247

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 22). Urban Growth Boundary Analysis (Scenario Simulation of Containment and Land Conversion). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/urban-studies/urban-growth-boundary-analysis

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateUrban Growth Boundary Analysis (Urban Growth Boundary Analysis (Scenario Simulation of Containment and Land Conversion)). Получено 2026-06-25 из https://scholargate.app/ru/urban-studies/urban-growth-boundary-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026