Morfologia urbana e localizzazione delle attività commerciali : analisi, modelli e visualizzazioni. Applicazioni all'area metropolitana di Nizza

The project developed in this thesis carried out at the UMR ESPACE (CNRS/Université de Nice Sophia Antipolis), is about the relation between the centrality as determined by urban network shape and commerce density. This subject is applied to the metropolitan area of Nice, in southeastern France. The urban network is evaluated by Multiple Centrality Assesment (MCA) implemented by specific geoprocessing algorithms in a GIS environment. MCA computes a set of indicators based on the hypothesis of free movement, and considering different kinds of metrics, spatial scales, mobilities (car and pedestrian); their values provide a measure of street segment importance related to its positioning within a given radius on the network. Through Kernel density estimation, small and medium commerce localizations are analized because of their high sensitivity to urban network transformations. The relation between these two phenomena is evaluated using a Bayesian data mining approach: a strong relationship is found between commerce density with pedestrian micro-scale and vehicular meso-scale centrality. The resulting model is then applied through a stress-test procedure to six different modified urban networks derived from the original one of Nice in 2012. This application shows the important role of urban network connectivity: its impact on commercial activities is negative when reduced, positive when increased and strongly positive if combined with reduction of tree-like structures. Continuing tree-like network growth finally produces new road segments with no or very limited commercial potential. Beside the statistical analysis and modeling, a wide space is dedicated to developing different kinds of data visualization applied to MCA and Bayesian model results and to a comparative analysis based on specific criteria as functionality, purpose, interaction and type of users.

Il progetto sviluppato in questa tesi, svolta nelle strutture dell’UMR ESPACE (CNRS / Université de Nice Sophia Antipolis), approfondisce la relazione tra la centralità determinata dalla forma della rete stradale urbana e la densità delle attività commerciali. Un’applicazione è proposta per il cuore della regione metropolitana di Nizza, nel sud della Francia. La centralità della rete stradale viene valutata attraverso l’analisi di centralità multipla (MCA), implementata da opportuni algoritmi di geoprocessing in ambiente SIT. La MCA prevede il calcolo di un insieme di indicatori che, a partire dalla teoria del movimento libero, attraverso differenti metriche, scale e logiche di mobilità (automobilistiche e pedonali), misura l’importanza di un segmento stradale in funzione della configurazione di un suo intorno reticolare prestabilito. La localizzazione delle piccole e medie attività commerciali, prese in considerazione per la loro alta sensibilità e mobilità in risposta ai fenomeni di trasformazione del tessuto urbano, viene utilizzata attraverso la loro stima di densità di Kernel su rete. Le relazioni tra i due fenomeni, indagate attraverso il metodo del data mining bayesiano, rivelano una forte relazione tra la distribuzione delle attività commerciali e gli indicatori di centralità pedonale alla microscala e automobilistico alla mesoscala. Il modello risultante viene successivamente applicato secondo un procedimento di stress test a sei reti stradali derivanti da particolari trasformazioni di quella originale dell’area urbana di Nizza del 2012. I risultati mostrano come la connettività della rete giochi un ruolo di primaria importanza, negativamente nel caso di una sua riduzione, leggermente positiva nel caso di un suo aumento e fortemente positiva se combinata con la riduzione di arborescenza; la continuazione di una crescita della rete per arborescenza, infine, aggiunge segmenti di scarso interesse per le attività commerciali. Accanto alle analisi statistiche e modellistiche, viene dedicato ampio spazio allo sviluppo e all’analisi comparata di differenti tipologie di visualizzazione dei dati prodotti, basandosi sui criteri di funzionalità, obiettivo, interazione e tipologia di pubblico.