In response to the profound alterations in urban spatial expansion and development over the past century, this thesis, part of the MED4Ped projects of the LABSIMURB lab, investigates the correlation between urban walkability and the built environment. The study explores how urban structure, encompassing factors such as urban morphology, climate conditions, and street networks, influences pedestrians' experiences. The primary objective is to identify key variables crucial for evaluating walkable environments, drawing insights from existing literature, and conducting in-depth case study analyses. These identified variables will serve as the foundation for analytical and simulation processes. Various modeling techniques will be employed to analyze both current and proposed urban design conditions. Additionally, the exploration will delve into the potential of Artificial Intelligence and related technologies to enrich the investigations further. With a systematic review, 36 different variables affecting walkability were identified. Based on the analysis, 11 key variables, including a sense of safety, land use mix, residential density, proximity, and connectivity, were selected for analysis in case studies. These variables were analyzed using GIS and satellite imagery, with deep learning techniques applied to enhance the study. Ultimately, potential walkable areas and areas with weak walkability were revealed, and the relationships between variables were determined using a correlation matrix. The study suggests which variables need investment in potential areas to enhance walkability. The journey commences with a comprehensive review of specialized literature, recognizing the importance of understanding pedestrian experiences in fostering a design approach that considers its impact on perceptions, comfort, and safety during walking. This understanding will be gained through several methods, particularly in the case study application in Milan. The thesis will conclude by discussing the urban planning implications of the findings, providing valuable insights for urban planners and policymakers seeking to enhance the pedestrian experience and walkability of Milan.

In risposta alle profonde alterazioni nell'espansione e nello sviluppo spaziale urbano nel corso dell'ultimo secolo, questa tesi, parte dei progetti MED4Ped del laboratorio LABSIMURB, indaga la correlazione tra la pedonabilità urbana e l'ambiente costruito. Lo studio esplora come la struttura urbana, comprendendo fattori come la morfologia urbana, le condizioni climatiche e la rete stradale, influenza le esperienze dei pedoni. L'obiettivo primario è identificare le variabili chiave cruciali per valutare gli ambienti percorribili, trarre spunti dalla letteratura esistente e condurre analisi approfondite di casi di studio. Queste variabili identificate serviranno come base per i processi analitici e di simulazione. Verranno impiegate varie tecniche di modellazione per analizzare le condizioni di progettazione urbana attuali e proposte. Inoltre, l’esplorazione approfondirà il potenziale dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie correlate per arricchire ulteriormente le indagini. Con una revisione sistematica sono state identificate 36 diverse variabili che influenzano la pedonabilità. Sulla base dell’analisi, 11 variabili chiave, tra cui il senso di sicurezza, il mix di uso del territorio, la densità residenziale, la prossimità e la connettività, sono state selezionate per l’analisi nei casi di studio. Queste variabili sono state analizzate utilizzando immagini GIS e satellitari, con tecniche di deep learning applicate per migliorare lo studio. Alla fine, sono state rivelate potenziali aree pedonabili e aree con scarsa pedonabilità e le relazioni tra le variabili sono state determinate utilizzando una matrice di correlazione. Lo studio suggerisce quali variabili necessitano di investimenti in aree potenziali per migliorare la pedonabilità. Il viaggio inizia con una revisione completa della letteratura specializzata, riconoscendo l’importanza di comprendere le esperienze dei pedoni nel promuovere un approccio progettuale che consideri il suo impatto sulle percezioni, sul comfort e sulla sicurezza durante la camminata. Questa comprensione sarà acquisita attraverso diversi metodi, in particolare nell'applicazione del caso di studio a Milano. La tesi si concluderà discutendo le implicazioni urbanistiche dei risultati, fornendo preziosi spunti per pianificatori urbani e politici che cercano di migliorare l'esperienza pedonale e la pedonabilità di Milano.

Walkability in urban area: examining the role of built environment and city structure in Milan

ZARECHOGIYAEE, MOHAMMADMEHDI
2023/2024

Abstract

In response to the profound alterations in urban spatial expansion and development over the past century, this thesis, part of the MED4Ped projects of the LABSIMURB lab, investigates the correlation between urban walkability and the built environment. The study explores how urban structure, encompassing factors such as urban morphology, climate conditions, and street networks, influences pedestrians' experiences. The primary objective is to identify key variables crucial for evaluating walkable environments, drawing insights from existing literature, and conducting in-depth case study analyses. These identified variables will serve as the foundation for analytical and simulation processes. Various modeling techniques will be employed to analyze both current and proposed urban design conditions. Additionally, the exploration will delve into the potential of Artificial Intelligence and related technologies to enrich the investigations further. With a systematic review, 36 different variables affecting walkability were identified. Based on the analysis, 11 key variables, including a sense of safety, land use mix, residential density, proximity, and connectivity, were selected for analysis in case studies. These variables were analyzed using GIS and satellite imagery, with deep learning techniques applied to enhance the study. Ultimately, potential walkable areas and areas with weak walkability were revealed, and the relationships between variables were determined using a correlation matrix. The study suggests which variables need investment in potential areas to enhance walkability. The journey commences with a comprehensive review of specialized literature, recognizing the importance of understanding pedestrian experiences in fostering a design approach that considers its impact on perceptions, comfort, and safety during walking. This understanding will be gained through several methods, particularly in the case study application in Milan. The thesis will conclude by discussing the urban planning implications of the findings, providing valuable insights for urban planners and policymakers seeking to enhance the pedestrian experience and walkability of Milan.
CUI, ZIQI
ARC I - Scuola di Architettura Urbanistica Ingegneria delle Costruzioni
16-lug-2024
2023/2024
In risposta alle profonde alterazioni nell'espansione e nello sviluppo spaziale urbano nel corso dell'ultimo secolo, questa tesi, parte dei progetti MED4Ped del laboratorio LABSIMURB, indaga la correlazione tra la pedonabilità urbana e l'ambiente costruito. Lo studio esplora come la struttura urbana, comprendendo fattori come la morfologia urbana, le condizioni climatiche e la rete stradale, influenza le esperienze dei pedoni. L'obiettivo primario è identificare le variabili chiave cruciali per valutare gli ambienti percorribili, trarre spunti dalla letteratura esistente e condurre analisi approfondite di casi di studio. Queste variabili identificate serviranno come base per i processi analitici e di simulazione. Verranno impiegate varie tecniche di modellazione per analizzare le condizioni di progettazione urbana attuali e proposte. Inoltre, l’esplorazione approfondirà il potenziale dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie correlate per arricchire ulteriormente le indagini. Con una revisione sistematica sono state identificate 36 diverse variabili che influenzano la pedonabilità. Sulla base dell’analisi, 11 variabili chiave, tra cui il senso di sicurezza, il mix di uso del territorio, la densità residenziale, la prossimità e la connettività, sono state selezionate per l’analisi nei casi di studio. Queste variabili sono state analizzate utilizzando immagini GIS e satellitari, con tecniche di deep learning applicate per migliorare lo studio. Alla fine, sono state rivelate potenziali aree pedonabili e aree con scarsa pedonabilità e le relazioni tra le variabili sono state determinate utilizzando una matrice di correlazione. Lo studio suggerisce quali variabili necessitano di investimenti in aree potenziali per migliorare la pedonabilità. Il viaggio inizia con una revisione completa della letteratura specializzata, riconoscendo l’importanza di comprendere le esperienze dei pedoni nel promuovere un approccio progettuale che consideri il suo impatto sulle percezioni, sul comfort e sulla sicurezza durante la camminata. Questa comprensione sarà acquisita attraverso diversi metodi, in particolare nell'applicazione del caso di studio a Milano. La tesi si concluderà discutendo le implicazioni urbanistiche dei risultati, fornendo preziosi spunti per pianificatori urbani e politici che cercano di migliorare l'esperienza pedonale e la pedonabilità di Milano.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/223447