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1 MONITORAGGIO E PREVISIONE DELLE DINAMICHE TERRITORIALI IN AREE URBANE E REGIONALI Carlo Lavalle Commissione Europea Centro Comune di Ricerca Istituto per l ambiente e la Sostenibilità Unità: Gestione del Territorio Capo Settore Urban and Regional Development Sector IV Sessione Tema: Reti di Monitoraggio e Telerilevamento Sottotema: Gestione sostenibile del territorio e conservazione della natura Introduzione Il Direttorato Generale Centro Comune di Ricerca (CCR) della Commissione Europea (CE) sta conducendo un progetto pilota denominato MOLAND (Monitoring Land Use / Cover Dynamics) che ha come obiettivo la quantificazione degli sviluppi urbani e regionali e la determinazione di tali sviluppi verso obiettivi di sostenibilita. Cio viene effettuato tramite lo sviluppo di banche dati di uso del suolo e di reti dei trasporti in varie aree urbane e in alcune regioni Europee. Il progetto coinvolge un ampio spettro di problematiche connesse allo sviluppo sostenibile, inoltre esso mira a creare una rete di esperti e collaboratori in Europa ed al di fuori di essa. MOLAND si ispira ai principi enunciati nello Schema di Sviluppo Spaziale Europeo che si riferiscono allo sviluppo urbano e regionale e che sono correlati allo sviluppo terriroriale sostenibile. Consequentemente, MOLAND contribuisce a varie tematiche ambientali di rilevanza alla scale Europea, quali ad esempio lo sviluppo urbano sostenibile e relative comunicazioni, e le varie iniziative sulla Valutazione di Impatto Ambientale e sulla Valutazione Strategica Ambientale. Nello specifico, MOLAND partecipa alla preparazione e stesura della Strategia Tematica Urbana del Sesto Programma di Azione Ambientale dell Unione Europea, seguendo le direttive del Direttorato Generale per l Ambiente della CE. L obiettivo principale di MOLAND e lo sviluppo di una metodologia integrata basata su un set di strumenti per pianificazione territoriale che possano essere utilizzati per la valutazione, il monitoraggio e la previsione delle evoluzione degli ambienti urbani e regionali. L aspetto principale del progetto riguarda la possibilita di effettuare analisi a livello Europeo, confrontando aree diverse soggette ad interventi di specifiche politiche di sviluppo. Una caratteristica ulteriore della metodologia e che essa consente allo stesso tempo l analisi in prospettiva continentale, pur sottolineando la dimensione regionale e locale. Sin ad oggi, sono state analizzate 40 areee urbane in Europa e si e creato una rete di collaborazioni con organizzazioni quali EUROCITIES, METREX ed altre. Lo sviluppo futuro sarà l integrazione di principi di pianificazione sostenibile a protezione del territorio per la prevenzione e mitigazione di effetti causati da eventi meteorologici estremi. Descrizione del progetto L obiettivo principale di MOLAND e lo sviluppo di una metodologia integrata basata su un set di strumenti per pianificazione territoriale che possano essere utilizzati per la

2 valutazione, il monitoraggio e la previsione delle evoluzione degli ambienti urbani e regionali. MOLAND e stato avviato nel 1998 (con un diverso acronimo: MURBANDY Monitoring Urban Dynamics), a supporto della preparazione dello Schema di Sviluppo Spaziale Europeo, con l intento di fornire indicazioni sui trend di sviluppo urbano in Europa. Successivamente, il progetto e stato esteso (con il nome MOLAND) per comprendere il calcolo di indicatori (rispondendo alle esigenze di Eurostat e della Agenzia Europea per l Ambiente), e per valutare l impatto di fattori di pressione antropogenici (in particolare : espansione insediativa, trasporto e turismo) dentro ed intorno alle aree urbane, e lungo i corridoi di sviluppo. Le aree attualmente soggette all analisi nel progetto MOLAND sono mostrate in figura 1. Figura 1 : Aree di studio in Europa Sotto l aspetto tecnico, MOLAND ha tre scopi specifici: - la ricostruzione di informazioni quantitative sulla evoluzione dell uso del suolo e delle reti dei trasporti, del 1950 ad oggi, in un numero selezionato di aree soggette a dinamiche strutturali (urbanizzazione, costruzione di corridoi viari, etc.); - lo sviluppo di metodi per l effettuazione di analisi armonizzate di trend storici, compresi gli aspetti socio-economici, impatti legislativi, frammentazione del paesaggio, etc.; - lo sviluppo di modelli di simulazione di scenari Europei di evoluzione futura, a scale locale e regionale. In fase implementativa, MOLAND consta di tre elementi principali: 2

3 1. La creazione di una banca dati di uso del suolo a scala 1:25 000, per quattro date, dal 1950 al La banca dati e integrata da un grafo multitemporale della rete viaria principale, delle ferrovie e dell'idrografia principale e con dati statistici e socioeconomici raccolti presso enti ed organizzazioni nazionali, regionali e locali e adeguatamente armonizzati in un sistema informativo territoriale (SIT). La carta di uso del suolo per l anno di riferimento (2000) e ricostruita da immagini satellitari, generalmente del satellite indiano IRS (risoluzione 5,7 metri), ed in alcuni casi da IKONOS e SPOT. Le tre date storiche sono ricostruite da foto aeree, mappe militari declassificate etc. La nomenclatura per la classificazione del suolo di MOLAND (circa 100 classi di uso del suolo), segue quella CORINE, con un quarto livello di dettaglio per le superfici artificiali. 2. La definizione ed elaborazione di un set di indicatori territoriali risultanti dalla combinazione dell uso del suolo con dati geografici tematici e statistici di carattere demografico e socio-economico ( incluso dati su trasporto, turismo, aree protette etc.). Questi indicatori sono usati per valutare e confrontare le aree di studio in termini di progresso verso la sostenibilita. La rete dei trasporti e inoltre stata utilizzata per Valutazioni Strategiche Ambientali. 3. La definizione di scenari di trasformazione del territorio regionale a seguito di specifiche ipotesi di politiche di sviluppo. Cio viene effettuato tramite l applicazione di un modello ad automi cellulari, appositamente sviluppato nel progetto. Il modello utilizza le banche dati di uso del suolo e dei trasporti, carte tecniche e di zonizzazioni e carte specificatamente create dette di suscettibilita. Il fine delle simulazioni e di prevedere lo sviluppo territoriale a seguito di poliche e piani territoriali e di confrontare scenari di sviluppo alternativi. L approccio territoriale nell analisi delle dinamiche urbane e regionali La quantificazione delle trasformazioni occorse nel territorio urbano e considerata essenziale per interpretare ed intuire i trend di crescita delle aree oggetto di analisi. Questo approccio consente dunque di definire le strategie piu adeguate per uno sviluppo sostenibile a scala urbana e regionale. La banca dati creata nel progetto MOLAND consente di sviluppare un tipo particolare di indicatori, che vengono definiti indicatori territoriali poiche sono costruiti su dati e statistiche di riferimento proiettati sul territorio. Questi indicatori, offrono una serie di vantaggi: - aiutano a comprendere problemi territoriali complessi - forniscono una base sufficientemente completa per sviluppare tematiche correlate alla pianificazione territoriale urbana e regionale - aiutano amministratori e politici a definire politiche di sviluppo locale - fornisco alle autorita nazionali e internazionali (quali Eurostat e AEA) un set dettagliato e localizzato di informazioni utili per capire realta locali ed al contempo Europee. 3

4 Gli indicatori sono definiti in una dimensione spazio-temporale che consente di adattarli alle varie strutture urbane e regionali, preservando al contempo un livello di standardizzazione per effettuare raffronti e bechmark fra le varie aree Europee. La prospettiva multi-temporale in particolare consente di studiare le evoluzioni occorse nel passato e di anticipare trend futuri. Il requisito essenziale per il calcolo di un indicatore e la disponibilita dei dati di riferimento. Molte analisi teoriche per lo sviluppo sostenibile si sono dimostrate deboli per la mancanza di informazioni di riferimento. MOLAND ha definito gli indicatori ricostruendo le banche dati necessarie. Cio inoltre consente anche di sviluppare indicatori richiesti specificatamente per utilizzi inizialmente non previsti. Quindi, una corretta strategia per lo sviluppo di un set di base di indicatori prevede l acquisizione dei dati di base come primo passo. Tuttavia, anche quando i dati siano disponibili, puo essere difficile sviluppare e definire indicatori di sviluppo sostenibile, a causa della impossibilita di correlare in maniera corretta la varie serie di parametri tematici disponibili. Cio avviene soprattutto quando la dimensione spaziale non e presa in considerazione. Un approccio spesso adottato per quantificare la sostenibilita consiste nel definire indicatori che facilitino la valutazione di certe situazioni e tendenze. Di solito si cerca di effettuare raffronti e considerazioni di benchmark. Una serie di norme sono generalmente accettate per la selezione degli indicatori (Braat L., 1991; Hammond et al., 1995; Bossel H., 1996; etc.). Una regola importante, spesso sottovalutata, e che i confini (cioe i limiti fisici) del sistema in analisi siano definiti come primo passo. L approccio di base di MOLAND e che solo la dimensione spaziale (o territoriale) dia questa possibilita e che quindi senza questa dimensione il set di indicatori sarebbe naturalmente non completo. La necessita di questo approccio consente fra l altro di considerare un importante parametro quale la capacita intrinseca o portante (carrying capacity) di una area (Rees,1996) Nella metodologia definita da MOLAND, l approccio territoriale consiste dapprima nella definizione del sistema urbano come quella porzione di territorio che includa le superfici artificiali contigue ed una area di buffer circostante adequatamente quantificata. In questo modo, ogni area urbana ha una appropriata dimensione spaziale, su cui vengono definiti e calcolati gli indicatori, che sono quindi raffrontabili. Cio e importante in quanto se l unita geografica di riferimento non e specificata, i risultati non saranno attendibili (Sawicki and Flynn, 1996; Huang et al., 1998). Quindi, gli indicatori vengono costruiti utilizzando dati che sono differenziati nella loro dimensione territoriale (von Meyer, 1998). Gli indicatori per il monitoraggio dello sviluppo territoriale sono elaborati in modo tale da risultare strumenti di facile interperetazione per effettuare stime della sostenibilita regionale e sono definiti in accordo con iniziative condotte a livello Europeo dalla Direzione Generale per l Ambiente della Commissione Europea e dall Agenzia Europea dell Ambiente. Gli indicatori hanno come caratteristica fondamentale quella di poter essere proiettati sul territorio e di essere quindi definiti per aree, all interno della Regione, ove sia necessario monitorare determinati parametri con maggiore attenzione. Zone di forte sviluppo urbano o di improvvisa 4

5 crescita/decrescita demografica, o particolarmente sensibili dal punto di vista ambientale possono essere messe a confronto con zone meno sensibili. Gli indicatori, elaborati tramite la serie di parametri territoriali e statistici sviluppata in forma digitale, consentono di ottenere immediatamente un quadro della situazione di facile lettura o di effettuare analisi più approfondite. Questi sono il presupposto per la messa in atto di strategie di controllo e prevenzione da parte dei soggetti responsabili. Vengono definiti due tipi di indicatori : 1) indicatori di tipo statico, calcolati ad una data fissa (ad esempio. : porzioni di suolo destinato ad uso urbano, frazionamento del suolo a causa di strade, spazi verdi, frammentazione delle aree naturali, etc.) consentono di differenziare gli sviluppi territoriali nella area sotto analisi; 2) indicatori di tipo dinamico (ed esempio: indicatori di stati di transizione etc.). consentono di analizzare la tendenza a cambiamenti o ad evoluzione verso un nuovo stato di sviluppo. In entrambi i casi, gli indicatori di carattere territoriale sono correlati con dati e parametri statistici e socio-economici (ad esempio: intensificazione degli sviluppi urbani e andamenti demografici, densita di urbanizzazione e reddito medio, sviluppo rete dei trasporti e pendolarismo). Alcuni esempi di indicatori calcolati in MOLAND sono presentati nelle figure 2, 3 e 4 che mostrano rispettivamente l applicazione di indicatori generalizzati di uso del suolo a scala europea ed esempi di indicatori differenziati territorialmente. Figura 5 mostra un esempio di indicatore territorialmente riferito, definito nel quadro dell iniziativa European Common Indicators. Figura 2: Statistiche di espansione urbana per un set di citta europee. 5

6 Figura 3 : Evoluzione delle aree artificiali e della rete dei trasporti in Helsinki, dal 1950 ad oggi Figura 4: Dresda (D): Impatto delle trasformazioni di uso del suolo causate dalle attivita commerciali ed industriali sul pendolarismo dal 1981 al Le aree commerciali ed industriali (mostrate per tree date: 1968, 1986 e 1998) e le principali reti viarie sono sovraimposte alle statistiche del pendilarismo per ugni municipalita intorno a Dresda. Le aree a sfondo verde scuro indicato che le infrastrutture industriali e commerciali attraggono lavoratori pendolari giornalieri, il che induce lo sviluppo di nuove reti di trasporti. 6

7 Figura 5: Copenhagen (DK): Percentuale delle popolazione residente con accesso ad aree urbane verdi, quantificate come popolazione residente entro un buffer di 500 metri di distanza dalle aree. Elaborazione di scenari di dinamiche di evoluzione territoriale Una ulteriore componente del progetto si occupa della produzione di 'scenari ' per la simulazione di possibili evoluzioni future delle aree urbane e regionali. Gli scenari sono elaborati sulla base di variabili quali: a) mappa di uso del suolo attuale; b) reti di transporto ( esistenti e/o pianificati) e correlata accessibilita c) suscettibilita dell area per i vari usi del suolo; d) leggi e vincoli di tipo amministrativo/politico (zonizzazioni), e) caratteristiche socio-economiche (demografia, reddito medio, livello di occupazione per settore,...). L elaborazione e effettuata utilizzando un modello basato sul concetto degli automi cellulari. Le dinamiche spaziali dell area sono determinate da un set di regole di transizione e da specifiche interazioni fra i vari tipi di uso del suolo. Un esempio di applicazione e fornito in Figura 6, in cui si mostra la simulazione dell evoluzione di crescita urbana per Praga. 7

8 Figura 6: Applicazione del modello MOLAND di simulazione urbana alla citta di Praga. La possibilita di variare gli scenari di input del modello (ad es.: piani di sviluppo edilizio, confini di aree protette, piani dei trasporti, dati di proiezioni economici, etc.) consente quindi di preparare degli scenari sulla base dei quali il modello predice i futuri sviluppi territoriali, per un periodo tipico di una o piu decadi. Cio permette di valutare l impatto di decisioni strategiche riguardanti lo sviluppo urbano e regionale tramite il calcolo di una serie di parametri ed indicatori al termine del periodo di simulazione, per la quantificazione dei trend di sviluppo. Al momento, il modello sviluppato in MOLAND e applicato sulle aree soggette di studio, utilizzando i dati acquisiti dal progetto e quelli forniti dalle varie autorita locali che sono coinvolte nel progetto. Il modello prevede due scale di analisi : la scala macro definisce gli scenari socio-economici a scala regionale che sono all origine (pressioni) delle dinamiche territoriali (ad es.: crescita demografica, insediamenti industriali, etc.), la micro scala riporta gli effetti delle pressioni nello sviluppo territoriale dell area in esame. Conclusioni Le tematiche trattate nell ambito del progetto MOLAND richiede un attiva collaborazione con autorita regionali e locali. Cio per due motivi: - Nel campo delle politiche comunitarie, il principio di sussidiarieta si applica nella sua pienezza: enti locali e regionali attuano in piena autonomia direttive e misure di sviluppo regionale programmate dalla CE. Cio e specifico dei fondi strutturali relativi ad infrastrutture locali (porti, aeroporti, etc.) ed urbane, ed alla applicazione delle valutazioni di impatto ambientali locale. Il dibatto su questi temi e al centro dello sviluppo della Rete di Osservazione Spaziale Europeo. - Da un punto di vista prettamente tecnico, solo il coinvolgimento pieno delle autorita locali consente l accesso e la valutazione di informazioni sull impatto di misure di pianificazione. La creazione di collaborazioni e contatti con enti locali e nazionali e al centro delle attivita del progetto. Nell ambito del Sesto Programma Quadro di Ricerca e Sviluppo della Commissione Europea, lo strumento piu idoneo per la creazione di una rete tematica su 8

9 argomenti relativi allo sviluppo urbano e regionale e fornita dall area di ricerca Europea (ERA). E essenziale includere nella rete utenti istituzionali ed istituti specializzati per poter adeguatamente coprire tutti gli aspetti della tematica urbana. Riferimenti bibliografici European Environment Agency (2002). Towards an urban atlas: assessment of spatial data on 25 European cities and urban areas. Environmental Issue Report No. 30. European Environment Agency and European Commission DG Joint Research Centre. Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg. ISBN pp. Barredo José I., Marjo Kasanko, Niall McCormick, Carlo Lavalle. Modelling dynamic spatial processes: simulation of urban future scenarios through cellular automata. Landscape and Urban Planning (in press). Barredo José I., Marjo Kasanko, Niall McCormick, Luca Demicheli, Carlo Lavalle. Comparing urban cellular automata simulations between cities with different development style. International Journal of Geographical Information Science (submitted). Barredo José I., Marjo Kasanko, Luca Demicheli, Niall McCormick, Carlo Lavalle. Modelling the future of cities using cellular automata: the MOLAND methodology. Invited speech at the Spatial information and social processes: European and Greek experience in G.I.S. European Seminar. Thessalonica 27 28, June, Bossel H., Deriving indicators of sustainable development. Environmental modeling and assessment, 1: Braat L., Towards sustainable development indicators. In: Kuik O., Verbruggen H. (eds.), In search of indicators of sustainable development. Kluwer Academic Publishers, pp Demicheli L., Lavalle C., McCormick N., Kasanko M. Towards a European urban atlas. Invited speech at the Local Sustainability Indicators Conference. London, September Demicheli L., Lavalle C., McCormick N., Kasanko M., Turchini M. Indicators of sustainable development. Invited speech (plenary session) at the Sustainable Information Society Conference. Kouvola, Finland, September Hammond A., Adriaanse A., Rodenburg E., Bryant D., Woodward R., Environmental indicators: a systematic approach to measuring and reporting on environmental policy performance in the context of sustainable development. World Resources Institute, Washington DC. Huang S.-H., Wong J.-H., Chen T.-C., A framework of indicators system for measuring Taipei s urban sustainability. Landscape and urban planning, 42: Lavalle C., Demicheli L., Turchini M., Casals Carrasco P., Niederhuber M. (2001). Monitoring mega-cities: the MURBANDY/MOLAND approach. Published on Development in Practice, 11 (2-3), Lavalle, C., Niederhuber, M., McCormick, N., Demicheli, L. (2001). The MURBANDY / MOLAND methodology and its potential to support sustainable city 9

10 development. Proceedings of the 12th International Symposium Computer science for environmental protection: environmental information for planning, politics and the public, Bonn, Germany October 4-6, Cremers A. B. and Greve K. (eds.), Metropolis- Verlag, Marburg. Lavalle, C., Niederhuber, M., McCormick, N., Demicheli, L. (2001). Das MURBANDY / MOLAND Konzept: Monitoring und Analyse von urbanen Räumen mit Hilfe von Fernerkundungsdaten und einem GIS für eine nachhaltige Stadt- und Regionalplannung. Proceedings of the 17th Users seminar of DLR s German Remote Sensing Data Centre, Neustrelitz, Germany September 11-13, Bettac H.-D. and dech S. (eds.), Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt e. V., Mitteilung. ISSN pp. Lavalle C., Turchini M., McCormick N., Demicheli L., Niederhuber M., Casals Carrasco P. A flexible methodology for measuring European urban sustainability: the MOLAND Project. Historical Cities Sustainable Development: "The GIS as Design and Management Support" Euroconference, Seville, Spain May 10-12, Rees, W., 1996b. Revisiting carrying capacity: area-based indicators of sustainability. Population and the environment, 17 (3): Sawicki D. S. and Flynn P., Neighborhood indicators: a review of the literature and an assessment of conceptual and methodological issues. Journal of the American Planning Association (APA Journal), 62 (2): Schopper H., Calonec-Rauchfuss C., Lavalle C. (2000). Monitoring stadtischer Dynamic im Ruhrgebiet. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, 4, von Meyer H., The insights of territorial indicators. The OECD Observer, 210:

11 MONITORING AND FORECASTING TERRITORIAL DYNAMICS OF URBAN AND REGIONAL AREAS Carlo Lavalle European Commission - Directorate General Joint Research Centre Institute for Environment and Sustainability Unit: Land Management Head, Urban and Regional Development Sector IV Sessione Tema: Reti di Monitoraggio e Telerilevamento Sottotema: Gestione sostenibile del territorio e conservazione della natura Introduction The Directorate General Joint Research Centre (DG JRC) of the European Commission (EC) is performing a pilot project named MOLAND (Monitoring Land Use / Cover Dynamics) the aim of which is to measure of the extent of urban areas and regional developments, as well as of their progress towards sustainable development, through the creation of land use and transport network databases for various cities and geographical areas in Europe. The project covers wider issues linked to sustainable development, and also aims to create a network of partners and collaborators within and outside Europe. MOLAND addresses specifically the issues mentioned in the European Spatial Development Perspective (ESDP) that are related to urban and regional development, and those linked to sustainable land use management. Consequently, MOLAND is also of direct relevance to several environmental topics at the EU level, such as the actions on sustainable urban development and related communications, and the initiatives on Environmental Impact Assessment and on Strategic Environmental Assessment. In particular, MOLAND contributes to the preparation and definition of the Thematic Urban Strategy of the 6 th Environmental Action Plan of the European Union, following the guidelines set by the EC General Directorate on Environment. The aim of MOLAND is to provide an integrated methodology based on a set of spatial planning tools that can be used for assessing, monitoring and modelling the development of urban and regional environments. The main feature of the project is that it allows quantitative and qualitative comparisons at pan-european level, among areas subject to transformation due to policy intervention. A further characteristic is that it adopts a methodology that simultaneously addresses the EU perspective on the one hand, and the regional / local dimension on the other. Currently, a total of 40 urban areas have been analysed in Europe and a wider network of links is being created in collaboration with existing organisation such as EUROCITIES, METREX and others. In future, planning elements to prevent and mitigate the effects of extreme weather driven events will be included in the project. 11

12 Project overview The overall aim of the JRC s MOLAND Project is to provide a spatial planning tool for assessing, monitoring, and modelling the development of urban and regional environments. MOLAND was initiated in 1998 (under the name of MURBANDY Monitoring Urban Dynamics), in support of the preparation of the European Spatial Development Perspective (ESDP). The aim of MURBANDY was to monitor the development of urban areas and to draw some conclusions on trends at a European scale. This work was subsequently extended (under MOLAND) to the computation of indicators (following the requirements of EUROSTAT, European Environment Agency and others), and to the assessment of the impact of anthropogenic stress factors (with a focus on expanding settlements, transport and tourism) in and around urban areas, and along development corridors. The study areas currently under examination in MOLAND are shown in figure1. Figure 1: Study areas in Europe. From a technical point of view, MOLAND has three specific aims:?? to produce quantitative information on the evolution of land use and transport networks, from 1950 onwards, in study areas subject to infrastructural changes (e.g. urbanisation, construction of transport links);?? to develop methods for performing a harmonised analysis of historical trends, including socio-economic aspects, impact of legislation, landscape fragmentation, etc.; 12

13 ?? to develop models for the harmonised simulation of future European-wide scenarios, at local and regional scales. The implementation of MOLAND is divided into three phases, corresponding to the above specific aims. Central to the methodology is the creation of detailed GIS databases of land use types and transport networks for the study areas, at a mapping scale of 1:25,000. The databases are typically for four dates (early 1950s, late 1960s, 1980s, late 1990s), or for two dates (mid 1980s, late 1990s) in the case of larger areas. For each study area the reference land use database (late 1990s) is created from interpretation of satellite imagery, most commonly from the IRS (Indian Remote Sensing) satellite (pixels of 5.7x5.7 metres), and in a few cases from the IKONOS or SPOT satellites. The three historical databases are created from the available data (aerial photographs, military satellite images, etc.) for these dates. MOLAND adopts the CORINE land cover legend, with a fourth, more detailed level of nomenclature added for artificial surfaces. In the second phase of MOLAND, various spatial analysis techniques are applied to the land use and transport databases, and associated socio-economic data, in order to compute different types of indicators of urban and regional development. These indicators are used to assess and compare the study areas in terms of their progress towards sustainable development. Analysis of the fragmentation of the landscapes is also carried out. The land use and transport databases have also been used for a strategic environmental assessment (SEA) of the impact of transport links on the landscape. In the third phase of MOLAND, an urban growth model is applied. This model, which is based on spatial dynamics systems called cellular automata, takes as input the MOLAND land use and transport databases, as well as maps of land use suitability and zoning status, and simulates future land use development under the input urban and regional planning and policy parameters. Here, the aim is both to predict future land use development under existing spatial plans and policies, and to compare alternative possible spatial planning and policy scenarios, in terms of their effects on future land use development. The territorial approach in the analysis of urban and regional development Key objectives in MOLAND are to quantify the changes in land use patterns, to explain the trends of growth for the selected urban areas, and to help in identifying strategies for sustainable urban and regional development. The extensive data set created within MOLAND allows handling a series of unique landreferenced data. Those data are used to build and, particularly, to test specific spatially referenced indicators. Such indicators serve several purposes:?? Provide a better understanding of complex territorial problems?? Provide a sufficiently complete basis for the approaches to urban and regional spatial planning (particularly regarding sustainable land use management)?? Help city managers and decision-makers in defining local policies 13

14 ?? Provide regional/national authorities and international institutions (such as Eurostat and EEA) with detailed territorial-referenced information at local and European levels. The indicators are designed to be robust in space and time, as well as flexible enough to accommodate the urban and regional different structures. At the same time such indicators offer a degree of standardisation that allows comparisons between different urban areas Europe. A further key peculiarity of the approach is the multi-temporal perspective for assessing past and future trends. Any indicator would be futile if the data to calculate it were impossible or even arduous to obtain. In practice, the failure of several attempts to set up indicator development strategy on the basis of theoretical analyses was mainly due to the lack of the basic information. MOLAND directly produces indicators according to a precisely defined strategy. Moreover, the flexibility of the methodology also allows developing indicators according to different user needs Linking the issue of developing a core set of urban and regional sustainability indicators to data availability is, therefore, important. On the other hand, once the data availability has been checked, it is often difficult to find out a coherent framework of sustainable development indicators, due to the impossibility of cross-linking different series of parameters. The main problems arise when the spatial dimension is not taken into account in indicator computation. A common approach to measure sustainability consists of developing indicators for facilitating assessments of certain situations and related trends. In some cases the aim is to allow comparisons and benchmarking. There are certain acknowledged rules for selecting indicators (Braat L., 1991; Hammond et al., 1995; Bossel H., 1996; etc.). One rule, whose importance is often underestimated, is that the boundaries (i.e. the physical limits) of the considered system have to be first defined. The basis of the strategy of MOLAND is the idea that, without a spatial approach, any indicators set aiming to address sustainability would be incomplete. Previous works addressing sustainability through the development of indicators did not adequately take into account spatial parameters, the importance of which is basic to any study on urban and regional development. For instance, nowadays any work focusing on urban sustainability must address carrying capacity. Assuming that the appropriate carrying capacity or the ecological footprint of a certain area is determined also on the basis of territorial parameters, a spatial approach has to be satisfactorily considered (Rees, 1996). The MOLAND methodology adopts a spatial approach, defining the urban system as that portion of land covered with continuous artificial surfaces, including a surrounding buffer area. The various sets of indicators for urban and regional sustainability are, therefore, differentiated according to the spatial dimension. If a standard geographic unit for different urban systems can be fixed, deriving spatial referenced indicators allowing comparisons amongst systems become feasible. For this reason the geographic unit of analysis must be clearly specified, because shifting units can affect the results (Sawicki and Flynn, 1996; Huang et al., 1998). By necessity, the data on which the indicators are based must be territorially differentiated (von Meyer, 1998). 14

15 The indicators developed under MOLAND can be divided into two main categories:?? Spatially referenced indicators providing information on different land use types and changes;?? Cross sectoral spatially referenced indicators to target and evaluate more complex processes for landscape changes (e.g. fragmentation). Socio-economic data, prepared in a spatially disaggregated format, are included in this category to cover topics of relevance for different policies (environment, transport, social cohesion, etc.). The aim here is to address carrying capacity and general urban and regional sustainability issues. Examples of the MOLAND indicators are presented in Figures 2, 3 and 4 which show respectively the application to generalised land-use indicator at European scale and examples of territorially differentiated indicators. Figure 5 shows an example of a territorially referenced indicator defined in the frame of the European Common Indicators initiative of DG ENV. Figure 2: Urban sprawl (in %) for a selected set of European cities in the last 50 years. 15

16 Figure 3: Land use evolution in Helsinki from 1950 to Figure 4: Dresden (D) - Impact of land use transformation due to commercial and industrial activities on commuters behaviour between 1981 and Commercial and industrial areas for three dates (1968, 1986 and 1998) and main roads are overlaid on the change in inward commuters for each municipality around Dresden. Darker green indicates that the industrial and commercial settlements are attracting daily workers, which in turn call for the establishment of transport infrastructure. 16

17 Figure 5: Copenhagen Percentage of inhabitants (per municipality), which have access to green urban areas. 17

18 Modeling and forecasting scenarios of urban and regional development The urban and regional growth model that is used in MOLAND is based on spatial dynamics systems called cellular automata. The model takes as input five types of digital maps, for the geographical area of interest: (a) actual land use types present in the area; (b) accessibility of the area to the transport network; (c) inherent suitability of the area for different land uses; (d) zoning status (i.e. legal constraints) of the area for different land uses; (e) socio-economic characteristics (e.g. population, income, production, employment) of the area. The information on land use types and transport networks is derived from the detailed GIS databases that were produced for each of the study areas, as part of MOLAND. The output from the urban growth model is maps of predicted land use development over twenty years. The underlying spatial dynamics of the MOLAND urban and regional growth model are determined by so-called transition rules, which specify the interaction between neighboring land use types. By modifying the input data (e.g. zoning, suitability, transport links), the MOLAND urban and regional growth model can be used to explore, in a realistic way, alternative future scenarios of land use development. An example of application of the model is given in Figure 6, where the simulation for Prague is shown for the period Figure 6: Application of the model to the urban are of Prague. The alternative spatial planning and policy scenarios are presented to the MOLAND urban and regional growth model in the form of digital data-sets of the transport networks, socio-economic data, land use zoning status, and land use suitability. Based on these scenarios, and on the actual land use types at the start of the forecasting period, the model then predicts the likely future development of land use development, for each year over the next ten/twenty years. In order to compare the alternative predicted land use maps produced by the model, in terms of the long-term sustainability of the input land use planning and management parameters, various indicators including those describing landscape fragmentation are computed and analysed. 18

19 Currently, the MOLAND urban and regional growth model is being applied and calibrated for MOLAND s extensive Europe-wide network of cities and regions, using the MOLAND land use and transport databases, as well as the ancillary data-sets acquired from local authorities. The latest version of the model also incorporates data describing the socioeconomic properties of the area, and will be used to simulate the interactions between the cities and their surrounding regions. This so-called macro-model is being tested on the four new extended MOLAND study areas, where extensive regional changes in land use are likely to occur as a result of major economic and infrastructural developments. Conclusions The issues dealt with by MOLAND require a concrete and active involvement of regional and local authorities. This is for two main reasons.?? In the field of Regional policy the subsidiarity principle reaches its full dimension: local/regional bodies implement with almost full autonomy directives and measures for regional developments decided by the EC. This is particularly true for structural funds related to urban and local infrastructure (ports, airport etc.) and for the application of SEA at local/regional level. The debate has also been at the center of the ESDP, and will have to be solved in the establishment of ESPON.?? From a purely technical point of view, only at the adequate local level is there a need for information to fully assess and analyze the impact of measures taken or planned. In the frame of the activities of the project, particular efforts have been dedicated to establish links and contacts with national, regional and local authorities. The instrument to formally set up a large thematic network on the issue of urban (and regional) sustainable development is provided by the European Research Area which will drive the research activities of the European Commission. It s essential to extend the scope of such network to institutional users (e.g. local administration, EC services etc.) and to institutes and organizations with a specialization and tradition in the various fields related to the urban affaire. References European Environment Agency (2002). Towards an urban atlas: assessment of spatial data on 25 European cities and urban areas. Environmental Issue Report No. 30. European Environment Agency and European Commission DG Joint Research Centre. Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg. ISBN pp. Barredo José I., Marjo Kasanko, Niall McCormick, Carlo Lavalle. Modelling dynamic spatial processes: simulation of urban future scenarios through cellular automata. Landscape and Urban Planning (in press). Barredo José I., Marjo Kasanko, Niall McCormick, Luca Demicheli, Carlo Lavalle. Comparing urban cellular automata simulations between cities with different development style. International Journal of Geographical Information Science (submitted). Barredo José I., Marjo Kasanko, Luca Demicheli, Niall McCormick, Carlo Lavalle. Modelling the future of cities using cellular automata: the MOLAND methodology. Invited 19

20 speech at the Spatial information and social processes: European and Greek experience in G.I.S. European Seminar. Thessalonica 27 28, June, Bossel H., Deriving indicators of sustainable development. Environmental modeling and assessment, 1: Braat L., Towards sustainable development indicators. In: Kuik O., Verbruggen H. (eds.), In search of indicators of sustainable development. Kluwer Academic Publishers, pp Demicheli L., Lavalle C., McCormick N., Kasanko M. Towards a European urban atlas. Invited speech at the Local Sustainability Indicators Conference. London, September Demicheli L., Lavalle C., McCormick N., Kasanko M., Turchini M. Indicators of sustainable development. Invited speech (plenary session) at the Sustainable Information Society Conference. Kouvola, Finland, September Hammond A., Adriaanse A., Rodenburg E., Bryant D., Woodward R., Environmental indicators: a systematic approach to measuring and reporting on environmental policy performance in the context of sustainable development. World Resources Institute, Washington DC. Huang S.-H., Wong J.-H., Chen T.-C., A framework of indicators system for measuring Taipei s urban sustainability. Landscape and urban planning, 42: Lavalle C., Demicheli L., Turchini M., Casals Carrasco P., Niederhuber M. (2001). Monitoring mega-cities: the MURBANDY/MOLAND approach. Published on Development in Practice, 11 (2-3), Lavalle, C., Niederhuber, M., McCormick, N., Demicheli, L. (2001). The MURBANDY / MOLAND methodology and its potential to support sustainable city development. Proceedings of the 12th International Symposium Computer science for environmental protection: environmental information for planning, politics and the public, Bonn, Germany October 4-6, Cremers A. B. and Greve K. (eds.), Metropolis- Verlag, Marburg. Lavalle, C., Niederhuber, M., McCormick, N., Demicheli, L. (2001). Das MURBANDY / MOLAND Konzept: Monitoring und Analyse von urbanen Räumen mit Hilfe von Fernerkundungsdaten und einem GIS für eine nachhaltige Stadt- und Regionalplannung. Proceedings of the 17th Users seminar of DLR s German Remote Sensing Data Centre, Neustrelitz, Germany September 11-13, Bettac H.-D. and dech S. (eds.), Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt e. V., Mitteilung. ISSN pp. Lavalle C., Turchini M., McCormick N., Demicheli L., Niederhuber M., Casals Carrasco P. A flexible methodology for measuring European urban sustainability: the MOLAND Project. Historical Cities Sustainable Development: "The GIS as Design and Management Support" Euroconference, Seville, Spain May 10-12, Rees, W., 1996b. Revisiting carrying capacity: area-based indicators of sustainability. Population and the environment, 17 (3):

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