PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | 17 | 3 |

Tytuł artykułu

Analysis of the spatial structure of urban antropogenic areas

Warianty tytułu

PL
Analiza struktury przestrzennej miejskich obszarów antropogenicznych

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
The dynamic urbanization process, which results from widespread anthropogenic transformation, affects landscape changes. These changes, measured using various factors and indices, are the subject of research around the world. The purpose of the present work was to analyse the spatial structure of anthropogenic elements of land cover. On the basis of the landscape metric – the MSI index (Mean Shape Index), the geometry configuration of individual land cover elements was checked. A Kernel Density tool was used to create a map of the elements of density distribution. The information thus obtained about the surface of anthropogenic elements of land cover expressed in [m²], per 1 km² of space, made it possible to indicate the location of areas most transformed by human activity. The area of research encompassed urban municipalities – of Tarnów and Nowy Sącz. As the source material, the vector layer of land cover was used (BDOT10k –Topographic Objects Database), which was reclassified into 11 new categories. The GIS (Geographical Information System) tools available in the QGIS and ArcGIS software were used for the purpose of the analysis. Based on the conducted studies, it was found that despite a similar percentage of anthropogenic elements of land cover, the studied areas show a different character in terms of their spatial distribution and complexity of their geometry. In the case of Nowy Sącz, small point enclaves of areas showing high density of anthropogenically transformed surfaces were observed. These surfaces are characterized by a considerable degree of dispersion but a small degree of geometrical complexity. In the city of Tarnów, the research we conducted showed a different tendency due to the much larger size of the aforementioned enclaves. Tarnów is characterized by a higher share of developed areas in the city centre, whereas Nowy Sącz is more uniform in the growth of such areas in particular density zones. Moreover, in Tarnów, along with the increase in the density of the anthropogenic land cover, the complexity of the geometry of land cover elements decreases, whereas in the case of Nowy Sącz, the value of the MSI landscape metric is proportionally inversed.
PL
Dynamiczny proces urbanizacji zachodzący na skutek powszechnej antropogenizacji wpływa na zmiany krajobrazu. Zmiany te, mierzone za pomocą różnorodnych współczynników i indeksów, są globalnym obiektem badań. Celem pracy była analiza struktury przestrzennej antropogenicznych elementów pokrycia terenu. Na podstawie metryki krajobrazowej – indeksu MSI (Mean Shape Index) sprawdzono konfigurację geometrii poszczególnych elementów pokrycia terenu. Do sporządzenia mapy rozkładu gęstości elementów użyto narzędzia Kernel Density. Uzyskanie informacji o powierzchni antropogenicznych elementów pokrycia terenu wyrażonej w m², przypadającej na 1 km² przestrzeni, umożliwiło wskazanie lokalizacji obszarów najbardziej przekształconych przez człowieka. Obszar badań stanowiły powiaty grodzkie – Tarnów i Nowy Sącz. Jako materiał źródłowy wykorzystano wektorową warstwę pokrycia terenu (Baza Danych Obiektów Topograficznych BDOT10k), którą reklasyfikowano na 11 nowych kategorii. Do przeprowadzenia analiz zastosowano narzędzia GIS (ang. Geographical Information System) dostępne w programach QGIS i ArcGIS. Na podstawie przeprowadzonego badania stwierdzono, że pomimo podobnego procentowego udziału antropogenicznych elementów pokrycia terenu, obszary badawcze wykazują odmienny charakter pod względem przestrzennego rozkładu ich rozmieszczenia oraz złożoności ich geometrii. W przypadku Nowego Sącza zauważono występowanie niewielkich punktowych enklaw terenów wykazujących wysoką gęstość powierzchni antropogenicznych, które ponadto charakteryzują się znacznym stopniem rozproszenia, ale małym stopniem złożoności geometrycznej. W mieście Tarnów przeprowadzone badania wykazały tendencję odmienną ze względu na znaczne większe powierzchnie wspomnianych enklaw. Tarnów charakteryzuje się wyższym udziałem terenów zabudowanych w centrum miasta, a Nowy Sącz bardziej jednostajnym ich przyrostem w poszczególnych strefach gęstości. Ponadto w Tarnowie wraz ze wzrostem zagęszczenia terenu spada złożoność geometrii elementów pokrycia terenu, natomiast w przypadku Nowego Sącza wartość metryki krajobrazowej MSI jest proporcjonalnie odwrotna.

Wydawca

-

Rocznik

Tom

17

Numer

3

Opis fizyczny

p.39-54,fig.,ref.

Twórcy

autor
  • Department of Land Management and Landscape Architecture, Faculty of Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow, Balicka 253c, 30-149 Krakow
  • Department of Agricultural Land Surveying, Cadaster and Photogrammetry, Faculty of Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow, Balicka 253a, 30-198 Krakow
autor
  • Department of Land Management and Landscape Architecture, Faculty of Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow, Balicka 253c, 30-149 Krakow
autor
  • Department of Land Management and Landscape Architecture, Faculty of Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow, Balicka 253c, 30-149 Krakow

Bibliografia

  • Aguilera F., Valenzuela L. M., Botequilha-Leitão A. (2011). Landscape metrics in the analysis of urban land use patterns: A case study in a Spanish metropolitan area. Landscape and Urban Planning, 99(3-4), 226–238
  • Angel, S., Parent, J., Civco, D.L., Blei, A., Potere, D. (2011). The dimensions of global urban expansion: Estimates and projections for all countries, 2000–2050. Progress in Planning, 75(2), 53–107.
  • Angel, S., Parent, J., Civco, D.L., Blei, A. (2012). Atlas of urban expansion. Lincoln Institute of Land Policy, Cambridge: MA.
  • Bochenek, Z. (2006). Analiza metod klasyfikacji obszarów miejskich zobrazowanych na wysokorozdzielczych zdjęciach satelitarnych. Prace Instytutu Geodezji i Kartografii, 52(110), 5–34.
  • Cao, H., Liu, J., Fu, C., Zhang, W., Wang, G., Yang, G., Luo, L. (2017). Urban Expansion and Its Impact on the Land Use Pattern in Xishuangbanna since the Reform and Opening up of China. Remote Sensing, 9(2), 137.
  • Carlson T. N., Arthur S. T. (2000). The impact of land use — land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology: a satellite perspective. Global and Planetary Change, 25, 49–65.
  • Cegielska, K., Salata, T., Gawroński, K., Różycka-Czas, R. (2017a). Level of spatial differentiation of anthropogenic impact in Małopolska. Journal of Ecological Engineering, 18(1), 200–209.
  • Cegielska, K., Kudas, D., Różycka-Czas, R., Salata, T., Szylar, M. (2017b). The analysis of land cover macrostructure in the suburban area of Krakow. Geomatics, Landmanagement and Landscape, 2, 47–60.
  • Chałka, K., Olszewski, R., Zieliński, J. (2011). Bazy danych obiektów topograficznych i ogólnogeograficznych – zakres merytoryczny i techniczny opracowywanego projektu Rozporządzenia MSWIA. Roczniki Geomatyki, 9.6 (50), 89–102.
  • Chen, X.L., Zhao, H.M., Li, P.X., Yin, Z.Y. (2006). Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote sensing of environment, 104(2), 133–146.
  • Cheng, J., Ian, M. (2003). Urban growth pattern modeling: a case study of Wuhan city, PR China. Landscape and urban planning, 62(4), 199–217.
  • Chmielewski, T.J. (2012). Systemy krajobrazowe. Struktura, funkcjonowanie, planowanie. Wydawnictwo Naukowe PWN, 408.
  • Correa Ayrama, C. A., Mendozaa, M. E., Etterb, A., Pérez Salicrup, D. R. (2017) Anthropogenic impact on habitat connectivity: A multidimensional human footprint index evaluated in a highly biodiverse landscape of Mexico. Ecological Indicators, 72, 895–909.
  • De Smith, M.J., Goodchild, M.F., Longley, P.A. (2007). Geospatial analysis: a comprehensive guide to principles, techniques and software tools, Troubador Publishing Ltd.
  • Degórski, M. (2009). Krajobraz jako odbicie przyrodniczych i antropogenicznych procesów zachodzących w megasystemie środowiska geograficznego. Problemy ekologii krajobrazu, XXIII, 53–60.
  • Deng, J., Wang, K., Hong, Y., Qi, J. (2009). Spatio-temporal dynamics and evolution of land use change and landscape pattern in response to rapid urbanization. Landscape and Urban Planning, 92(3), 187–198.
  • Dietzel, C., Herold, M., Hemphill, J.J., Clarke, K.C. (2005a). Spatio-temporal dynamics in California’s Central Valley: Empirical links to urban theory. International Journal of Geographical Information Science, 19(2), 175–195.
  • Dietzel, C., Oguz, H., Hemphill, J. J., Clarke, K.C, Gazulis, N. (2005b). Diffusion and coalescence of the Houston Metropolitan Area: evidence supporting a new urban theory. Environment and Planning B: Planning and Design, 32(2), 231–246.
  • Domagalski, M. (2016). Nowe miasta i nowe granice - zmiany administracyjne w Polsce w 2017 r., Rzeczpospolita, http://www.rp.pl/Zadania/312299874-Nowe-miasta-inowe-granice---zmiany-administracyjne-w-Polsce-w2017-r.html#ap-1 (access: 22.08.2017).
  • Dungan, J. L., Perry, J. N., Dale, M. R. T., Legendre, P., Citron–Pousty, S., Fortin, M. J., Jakomulska, A., Miriti, M., Rosenberg, M. (2002). A balanced view of scale in spatial statistical analysis. Ecography, 25(5), 626–640.
  • Edmondson, J.L., Davies, Z.G., McCormack, S.A., Gaston, K.J., Leake, J.R. (2014). Land-cover effects on soil organic carbon stocks in a European city. Science of the total Environment, 472, 444–453.
  • ESRI. (2014). ArcGIS 10.3 Help Library, http://pro.arcgis.com (access: 22.09.2017).
  • Falcucci A., Maiorano L., Boitani L. (2007). Changes in land-use/land-cover patterns in Italy and their implications for biodiversity conservation. Landscape Ecol., 22, 617–631.
  • Fan C., Myint S. (2014). A comparison of spatial autocorrelation indices and landscape metrics in measuring urban landscape fragmentation. Landscape and Urban Planning, 121, 117–128.
  • Fanhua, K., Haiwei, Y., Nobukazu, N., Philip, J. (2012). Simulating urban growth processes incorporating a potential model with spatial metrics. Ecological Indicators, 20, 82–91.
  • Foley, J.A., DeFries, R., Asner, G.P., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S.R., Chapin, F.S., Coe, M.T., Daily, G.C., Gibbs, H.K., Helkowski, J.H., Tracey, H., Howard, E.A., Kucharik, C.J., Monfreda, C., Patz, J.A., Prentice, I.C., Ramankutty, N., Snyder, P.K. (2005). Global Consequences of Land Use. Science, 309(5734), 570–574.
  • Foody, G.M. (2007). Approaches for the production and evaluation of fuzzy land cover classifications from remotely-sensed data. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1317–1340.
  • Gajos, M., Sierka, E. (2011). Kierunki badań zastosowania technologii GIS w ochronie środowiska: analiza polskiego czasopiśmiennictwa naukowego. Roczniki Geomatyki, 9.3(47), 61–70.
  • Gibin, M., Paul, L., Phil, A. (2007). Kernel density estimation and percent volume contours in general practice catchment area analysis in urban areas. Geographical infomration science research conference.
  • Google. Mapy©2017. https://www.google.pl/maps (access: 15.09.2017).
  • GUS. Główny Urząd Statystyczny. 2017. Powierzchnia i ludność w przekroju terytorialnym w 2017 r., http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/ludnosc/ludnosc/powierzchnia-i-ludnosc-w-przekroju-terytorialnym-w2017-r-,7,14.html (access: 08.06.2018).
  • Haack, B.N., Rafter, A. (2006). Urban growth analysis and modeling in the Kathmandu Valley, Nepal. Habitat International, 30 (4), 1056-1065.
  • Halik, Ł., Lorek, D., Medyńska-Gulij, B. (2015). Kartowanie terenowe w technologii GPS-GIS. Badania Fizjograficzne Seria A–Geografia Fizyczna, A66, 95–103.
  • Hawthorne, L.B. (2012). Geospatial Modelling Environment, www.spatialecology.com/gme (access:18.09.2017).
  • Herold, M., Clarke, K.C., Scepan, J. (2002). Remote sensing and landscape metrics to describe structures and changes in urban land use. Environment and Planning, A 34 (8), 1443–1458.
  • Howard, N.K. (2005). Multiscale analysis of landscape data sets from northern Ghana: Wavelets, and pattern metrics, Ph.D. dissertation, Univ. Bonn, Ecology and Development Series No. 31.
  • Ibrahim, F., Rasul, G. (2017). Urban Land Use Land Cover Changes and Their Effect on Land Surface Temperature: Case Study Using Dohuk City in the Kurdistan Region of Iraq. Climate, 5(1), 13.
  • Iraj, E., Alireza, T., Masih, R. (2016). Effects of urban sprawl on local climate: A case study, north central Iran. Urban Climate, 17, 230–247.
  • Janecki, J. (1983). Człowiek a roślinność synantropijna miasta na przykładzie Warszawy. Warszawa: Wydawnictwo SGGW-AR.
  • Jat, M.K., Garg, P., Khare, D. (2008). Monitoring and modelling of urban sprawl using remote sensing and GIS techniques. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 10(1), 26–43.
  • Jenks, G.F. (1967). The data model concept in statistical mapping. International yearbook of cartography, 7(1), 186–190.
  • Johanson, L.B. (1990). Analyzing spatial and temporal phenomena using geographical information systems. Landscape Ecology, 4(1), 31– 43.
  • Kienast, F., Otto, W., Sucharita G. (2007). A changing world: Challenges for landscape research. Switzerland: Springer Science & Business Media.
  • Kistowski, M. (2003). Przegląd wybranych podejść metodycznych w zakresie analizy oceny wpływu człowieka na środowisko przyrodnicze. Problemy Ekologii Krajobrazu, 17(17), 60–70.
  • Kostrowcki, A.S., Plit, J., Solon, J. (1988). Przekształcenie środowiska geograficznego. Prace Geograficzne IGiPZ PAN 147, 108–115.
  • Ligtenberg, A., Wachowicz, M., Bregt, A.K., Beulens, A., Kettenis, D.L. (2004). A design and application of a multi-agent system for simulation of multi-actor spatial planning. Journal of Environmental Management, 72(1), 43–55.
  • Longley, P.A., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rhind, D.W. (2005). Geographic Information Systems and Science. West Sussex: John Wiley&Sons.
  • Longley, P.A., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rhind, D.W. (2008). GIS: Teoria i praktyka. Warszawa: PWN.
  • Lorens, P. (2005). Gospodarowanie przestrzenią a polityka zrównoważonego rozwoju. Studia Regionalne i Lokalne, 4(22), 27–34.
  • López, E., Bocco, G., Mendoza, M., Duhau, E. (2001). Predicting land-cover and land-use change in the urban fringe: a case in Morelia city, Mexico. Landscape and urban planning, 55(4), 271–285.
  • Luck, M., Wu, J. (2002). A gradient analysis of the landscape pattern of urbanizationin the Phoenix metropolitan area of USA. Landscape ecology, 17(4), 327–339.
  • McGarigal. K, marks, B. (1995). FRACSTATS: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. General Technical Report PNW-GTR-351, USDA Forest Service.
  • Malinowska E., Szumacher, I. (2013). Application of landscape metrics in the evaluation of geodiversity. Miscellanea Geographica-Regional Studies on Development, 17(4), 28–33.
  • Megahed, Y., Cabral, P., Silva, J., Caetano, M. (2015). Land Cover Mapping Analysis and Urban Growth Modelling Using Remote Sensing Techniques in Greater Cairo Region—Egypt. ISPRS International Journal of Geo-Information, 4(3), 1750–1769.
  • Noszczyk T. (2018). A review of approaches to land use changes modelling. Human and Ecological Risk Assessment. DOI: 10.1080/10807039.2018.1468994
  • Noszczyk T., Rutkowska A., Hernik J. (2017). Determining Changes in Land Use Structure in Małopolska Using Statistical Methods. Pol. J. Environ. Stud, 26(1), 211–220.
  • Patil, G.P., Brooks, R.P., Myer, W.L., Rapport, D.J., Taillie, C. (2001). Ecosystem Health and Its Measurement at Landscape Scale: Towards the Next Generation od Quantitative Assessment. Ecosystem Health, 7.4, 307–316.
  • Pawlak, A. (1999). Mapa pokrycia terenu według propozycji czwartego poziomu legendy CORINE Land Cover a zróżnicowanie środowiska dla arkusza N-34-106-D. Fotointerpretacja w geografii. Problemy telegeoinformacji, 30, 41–61.
  • Peña, E.N. (2012). Using census data, urban land-cover classification, and dasymetric mapping to measure urban growth of the lower Rio Grande Valley. Texas: University of Southern California.
  • Prastacos, P., Chrysoulakis, N., Kochilakis, G. (2011). Urban Atlas, land use modelling and spatial metric techniques. 51st European Congress of the Regional Science Association International. European Regional Science Accossiation. Barcelona, Spain, 30 August – 3 September.
  • Prastacos, P., Lagarias, A. (2016). An analysis of the form of urban areas in Europe using spatial metrics. AGILE 2016 – Helsinki.
  • Pudowiec-Kurda, K, Sobala, M. (2016). Nowa metoda oceny stopnia antropogenicznego przekształcenia krajobrazu na podstwie mtryk krajobrazowych. Prace Komisji Krajobrazu Kulturowego, 31/2016, 71–84.
  • Ramachandra, T.V., Bharath, A., Durgappa, D.S. (2012). Insights to urban dynamics through landscape spatial pattern analysis. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18, 329–343.
  • Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 17 listopada 2011 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz bazy danych obiektów ogólnogeograficznych, a także standardowych opracowań kartograficznych (Dz.U. 2011 nr 279 poz. 1642).
  • Salata, T., Cegielska, K., Gawroński, K., Czesak, B. (2016). Zróżnicowanie przestrzenne wskaźnika istotności ekologicznej w województwie podkarpackim. Inżynieria Ekologiczna, 50, 82–91.
  • Seto, K.C., Fragkias, M. (2005). Quantifying spatiotemporal patterns of urban land-use change in four cities of China with time series landscape metrics. Landscape ecology, 20 (7), 871–888.
  • Solon J. (2009). Spatial context of urbanization: Landscape pattern and changes between 1950 and 1990 in the Warsaw metropolitan area, Poland. Landscape and Urban Planning, 93(3-4), 250–261.
  • Song, Y., Gordon-Larsen, P., Popkin, B. (2013). A national -level analysis of neighborhood form metrics. Landsc Urban Plan, 116, 73–85.
  • Stott, I., Soga, M., Inger, R., Gaston, K.J. (2015). Land sparing is crucial for urban ecosystem services. Frontiers in Ecology and the Environment, 13(7), 387–393.
  • Sudhira, H.S., Ramachandra, T.V., Jagadish, K.S. (2004). Urban sprawl: metrics, dynamics and modelling using GIS. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 5(1), 29–39.
  • Tokarczyk-Dorociak K., Kazak J., Szewrański S. (2018). The Impact of a Large City on Land Use in Suburban Area – The Case of Wrocław (Poland). Journal of Ecological Engineering, 19(2), 89–98.
  • Triantakonstantis, D., Stathakis, D. (2015). Examining urban sprawl in Europe using spatial metrics. Geocarto International, 30(10), 1092–1112.
  • Urbański, J. (2012). GIS w badaniach przyrodniczych, http://ocean.ug.edu.pl (access: 1.08.2017).
  • Weber N., Haase D., Franck U. (2014). Traffic-induced noise levels in residential urban structures using landscape metrics as indicators. Ecological indicators, 45, 611–621.
  • Weng, Y.C. (2007). Spatiotemporal changes of landscape pattern in response to urbanization. Landscape and Urban Planning, 81(4), 341–353.
  • Wu, J. (2004). Effects of changing scale on landscape pattern analysis: scaling relations. Landscape Ecology, 19(2), 125–138.
  • Wu, J., Shen, W., Sun, W., Tueller, P. T. (2002). Empirical patterns of the effects of changing scale on landscape metrics. Landscape Ecology, 17(8), 761–782.
  • Yang, X., Liu, Z. (2005). Use of satellite-derived landscape imperviousness index to characterize urban spatial growth. Computers, Environment and Urban Systems, 29(5), 524–540.
  • Zhao, Y., Murayama, Y. (2011). Urban dynamics analysis using spatial metrics geosimulation, W: Spatial analysis and modeling in geographical transformation process, Springer, 153–167.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-1b1ad2ab-c7db-4a42-bca8-e4d5a3abeca6
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.