Original paper

Simulation of Urban Growth in the Ruhr for 2025 – A Case Study comparing “bottom-up” and “top-down” Modelling Approaches based on Satellite Data

Rienow, Andreas; Goetzke, Roland; Hoymann, Jana; Menz, Gunter

Abstract

In Germany land is used intensively. Especially the ongoing growth of settlement and transport areas and the resulting ecological problems concerning landscape fragmentation and soil sealing are still challenges in terms of a sustainable development in Germany. The growth rates could be reduced in the last decade from approximately 120 ha per day to 74 ha per day, but it is still well above the sustainability goal of the German federal government of 30 ha per day in 2020. Currently the construction activity is increasing: in 2013 the building permissions have reached their highest number since ten years (DESTATIS 2015). Even in shrinking regions like the old industrialized agglomeration of the Ruhr one can observe an increase of settlement areas and transport infrastructure. Remote sensing offers a broad spectrum of techniques to quantify the spatial dimensions of urban growth. This monitoring of current and historic land-use changes can be a valuable foundation for projections of future development. This study compares two model approaches for the spatially explicit simulation of urban growth. The first model is based on artificial intelligence: the cellular automata (CA) SLEUTH, a well-established urban growth simulation model that is based on four simple but effective growth rules. In order to improve its performance, SLEUTH has been modified by combining it with a robust suitability map created by using support vector machines (SVM). While one can see SLEUTH-SVM as a classic bottom-up approach, the second spatially explicit simulation approach can be characterized as a top-down one. The Land Use Scanner establishes suitability maps for different land-use classes. The demand to be allocated is calculated by the socio-ecological model PANTA RHEI REGIO. The paper presents the modelling results for the Ruhr Area in the year 2025 – assuming that current land-use trends will continue. We analyse the outcomes in terms of the spatio-temporal urban land-use pattern and quantity in a polycentric region. It turns out that, despite different modelling techniques and underlying data, both the magnitude of settlement development, as well as its simulated general pattern in 2025 is similar in the results. The differences of both model approaches can be used as stimulating decision support for regional spatial planning.

Kurzfassung

In Deutschland wird Land intensiv genutzt. Insbesondere die Zunahme von Siedlungs- und Verkehrsflächen (SuV) und die daraus resultierenden ökologischen Probleme wie Landschaftszerschneidung und Flächenversiegelung stellen trotz rückläufiger Zuwachsraten in den letzten Jahren eine große Herausforderung dar. Die Neuinanspruchnahme von Flächen für Siedlung und Verkehr ist seit der Jahrtausendwende von gut 120 ha pro Tag auf 74 ha pro Tag zurückgegangen, liegt aber noch deutlich über dem Ziel der Nachhaltigkeitsstrategie der Bundesregierung von 30 ha pro Tag im Jahr 2020. Aktuell nimmt die Bautätigkeit wieder zu; 2013 wurde der höchste Wert an erteilten Baugenehmigungen der letzten zehn Jahre erreicht (DESTATIS 2015). Auch in demografisch und ökonomisch schrumpfenden Regionen wie dem Ruhrgebiet ist nach wie vor eine Ausweitung von SuV zu beobachten. Die Fernerkundung bietet ein Spektrum an Möglichkeiten, die Veränderung von SuV räumlich detailliert zu beobachten und zu quantifizieren. Ein solches Monitoring der aktuellen und vergangenen Siedlungsentwicklung ist ein wichtiger Grundstein, um Aussagen über zukünftige Entwicklungen auf Basis von Modellberechnungen abzuleiten. In dieser methodisch ausgerichteten Studie werden zwei integrierte Landnutzungsmodelle vorgestellt, die auf Basis von Fernerkundungsdaten und angereichert mit zahlreichen demographischen, sozioökonomischen und geophysikalischen Parametern, den Landnutzungswandel im Ruhrgebiet bis zum Jahr 2025 simulieren. Der erste Modellverbund basiert auf dem Zellulären Automaten (CA) SLEUTH, der die zukünftige Entwicklung von zweidimensionalen Stadtmorphologien auf Basis von historischen Landnutzungsdaten simuliert. Zur Verbesserung der Performanz wird SLEUTH mit einer Eignungskarte zur Urbanisierung gekoppelt, die mit Support Vector Machines (SVM) generiert wurde. Während es sich bei SLEUTH-SVM um einen klassischen ,,bottom-up“ Ansatz handelt, liegen die Stärken des zweiten Modellansatzes auf der Integration planerischer Festlegungen und der Berücksichtigung der Konkurrenz von Landnutzungsarten. Dieser ,,top-down“ Modellverbund besteht aus dem Allokationsmodell Land Use Scanner, welches die Raumansprüche aus einem zweiten Modell, dem umweltökonomischen Modell PANTA RHEI REGIO, mit Hilfe von Eignungskarten räumlich zuordnet. Bei der hier vorgestellten Studie werden erste Ergebnisse für das Ruhrgebiet im Jahr 2025 präsentiert – jeweils unter der Annahme, dass bestehende Trends unter gleichen Rahmenbedingungen fortlaufen. Der Beitrag vergleicht beide Modellansätze hinsichtlich der vorhergesagten Quantität und räumlichen Verteilung der Siedlungsentwicklung. Es zeigt sich, dass trotz der unterschiedlichen Modellierungstechniken und zugrundeliegenden Daten sowohl die Größenordnung der Siedlungsentwicklung, als auch deren für 2025 simuliertes generelles Muster sich im Ergebnis deutlich ähneln. Die resultierenden Unterschiede im raumzeitlichen Muster des urbanen Wirkungsgefüges können als stimulierende Unterstützungshilfe der Raumplanung genutzt werden.

Keywords

ruhrgebietsleuthland use scannerzellulärer automatsupport vector machines (svm)