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Tutte le strade portano a grandi città: il modello computazionale spiega le reti di insediamenti umani

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Illustrazione della formazione di modelli dinamici nel modello in questo studio in cui i luoghi popolati e le loro interconnessioni emergono naturalmente attraverso il paesaggio. I collegamenti di trasporto che seguono percorsi a basso costo attraverso il paesaggio sono rafforzati tra località con grande popolazione, mentre i centri ben collegati a loro volta tendono a crescere in misura maggiore. Credito: Takaaki Aoki, et al. Rapporti scientifici. 16 giugno 2022

La frase “Tutte le strade portano a Roma” racchiude in cinque parole quanto siano importanti le strade per città importanti. Eppure, quando pensiamo a cosa ha fatto durare e crescere alcune città e altre rimpicciolirsi ed essere dimenticate, spesso pensiamo prima agli eventi culturali e politici, al clima, alla produttività del territorio e alla geografia. Di conseguenza, la maggior parte dei modelli scientifici attuali di come si sviluppano le città trattano le strade come sottoprodotti o fattori esogeni e necessitano di una grande quantità di dati socioeconomici per poter riprodurre l’assetto delle città.

In un articolo pubblicato in Rapporti scientifici, Takaaki Aoki dell’Università di Kagawa, Naoya Fujiwara dell’Università di Tohoku, Toshiyuki Nakagaki dell’Università di Hokkaido e Mark Fricker dell’Università di Oxford hanno scoperto che tutto ciò di cui avevano bisogno per spiegare la distribuzione delle città in Italia era, in primo luogo, un piccolo insieme di equazioni matematiche che spiegano come la popolazione di i luoghi e le connessioni tra loro interagiscono; e in secondo luogo, una mappa contenente il rilievo del paesaggio considerato. I ricercatori scrivono: “Il paesaggio da solo non è sufficiente a spiegare la distribuzione della popolazione come una forma di determinismo geografico, ma richiede il feedback dinamico interdipendente tra la popolazione e la rete di trasporto che emerge in parallelo”.

Il modello computazionale costruito da Aoki e dai suoi colleghi si basa su una griglia di celle che hanno ciascuna un terreno e una pendenza, nonché popolazioni. In ogni round del modello, il computer valuta come le reti stradali tra ogni punto della mappa e ogni altro punto crescono o si riducono a seconda della popolarità degli endpoint; e viceversa, come cambiano le popolazioni di ciascuna cellula a causa di quanto è ben collegata a tutte le altre cellule. Il paesaggio entra nel calcolo tramite reti stradali attraverso diversi tipi di terreno più o meno attraenti. Sebbene queste condizioni da sole producano già risultati abbastanza simili alla distribuzione delle città nel mondo reale, i ricercatori potrebbero aumentare ulteriormente l’accuratezza includendo la “storia” nel loro modello, avviando la loro simulazione con la distribuzione della popolazione come nell’antichità romana e aumentando la durata dei viaggi tipici con il passare del tempo.

Tutte le strade portano alle grandi città

La distribuzione delle città moderne in Italia può essere prevista con buona precisione da un modello informatico basato solo sull’interdipendenza delle popolazioni insediative e delle reti stradali nel contesto del paesaggio naturale. Credito: Takaaki Aoki, et al. Rapporti scientifici. 16 giugno 2022

Tuttavia, il modello sviluppato dai ricercatori non può in alcun caso ricreare la distribuzione delle città moderne in modo completamente accurato, con alcune città più grandi o più piccole nel modello rispetto alla realtà e le loro posizioni non sempre perfettamente corrispondenti. I ricercatori ammettono che ci sono molti dettagli importanti, come caratteristiche del paesaggio su piccola scala o eventi storici, che aumenterebbero significativamente l’accuratezza del loro modello. Ma sostengono che “fornisce ancora uno strumento di riferimento di base per prevedere la distribuzione prevista della popolazione quando è vincolato esclusivamente dalla topografia”. Questo è il più notevole poiché in molti modelli alternativi il rilievo del paesaggio naturale non è nemmeno esplicitamente considerato.

I ricercatori sostengono che, utilizzando il loro modello come un “sofisticato modello nullo”, il lavoro futuro potrebbe quantificare l’importanza dei fattori socioeconomici, ambientali e di altro tipo che sono responsabili delle deviazioni dai dati del mondo reale. Pertanto, sperano di aprire la strada a “una nuova direzione per decostruire i complessi fenomeni della civiltà umana che coinvolgono molti fattori naturali e sociali”.


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