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    In che modo il COVID-19 ha cambiato le città delle superstar?

    Visite aggregate per tipo di settore. Gli ordini casalinghi hanno ridotto complessivamente le visite a tutti i settori la scorsa primavera, e alcuni locali, come il tempo libero (che include ristoranti e bar) rimanendo ben al di sotto dei livelli pre-pandemia alla fine dello scorso anno. Credito:Andrew Renninger e Ken Steif

    A poco più di un anno da quando la pandemia ha portato a chiusure e ordini di casalinghi in tutto il mondo, l'introduzione dei vaccini e la graduale riapertura di settori dell'economia a lungo chiusi hanno molti dubbi su quando la vita tornerà alla normalità pre-pandemia. Ma tra i numerosi cambiamenti nel modo in cui le persone lavorano lo scorso anno, negozio, viaggiare, e si dedicano alla loro routine quotidiana, quanto è vicina la società a tornare a come erano le cose prima del COVID-19?

    In un'analisi presentata alla conferenza GISRUK, Il ricercatore geospaziale Andrew Renninger ha scoperto che la mobilità complessiva nelle grandi città degli Stati Uniti deve ancora tornare ai livelli pre-pandemia. Utilizzo di strumenti dell'analisi del sistema informativo geografico (GIS) e della scienza dei dati, questo studio ha anche scoperto che alcune di queste città stanno vivendo cambiamenti nei modelli di segregazione, con potenziali implicazioni sulla struttura delle aree metropolitane che potrebbero durare ben oltre la pandemia.

    Renninger è coordinatore senior della ricerca presso la Wharton Geospatial Initiative, un team che aiuta i ricercatori in economia, attività commerciale, e il settore immobiliare incorporano l'analisi spaziale nel loro lavoro. Sta anche lavorando per una laurea nel programma di Master of Urban Spatial Analytics (MUSA) presso la Stuart Weitzman School of Design e il Penn Institute for Urban Research e sta studiando gli impatti del COVID-19 sulla mobilità con Ken Steif, Direttore del programma MUSA e professore associato di pratica.

    Nel marzo del 2020, SafeGraph ha contattato il Wharton GIS Lab con l'interesse a comprendere l'impatto della pandemia sulla mobilità e ha fornito a Renninger e al suo team un enorme set di dati di conteggi di telefoni cellulari. Renninger ha deciso di concentrare la sua analisi su "città superstar, "un termine coniato dagli economisti in un articolo del 2006 per le città con un'elevata domanda immobiliare e un'offerta anelastica che porta a un aumento dei prezzi delle case rispetto al reddito mediano, con esempi negli Stati Uniti, tra cui San Francisco, Seattle, e New York.

    "C'è un enorme dibattito in corso in termini di se queste città costose torneranno mai alla loro linea di base del 2019 o se le persone fuggiranno per sempre, ", afferma Renninger. "Quello che vogliamo esaminare è se la pandemia cambierà per sempre queste grandi città o se si riprenderanno, ecco perché stiamo guardando in particolare alle grandi città".

    Il numero di visite mensili in diverse parti di Filadelfia per tutto il 2020. L'interconnessione della città è stata drasticamente cambiata dalla pandemia, con il più grande declino visto nel centro città. Credito:Andrew Renninger e Ken Steif

    A partire dalla scorsa primavera, Renninger ha iniziato ad analizzare milioni di singoli smartphone in luoghi diversi. Utilizzando questo set di dati, Renninger può studiare i movimenti tra il punto di origine e di destinazione di un individuo per vedere se ci sono stati cambiamenti nelle reti di mobilità nel tempo e nello spazio in 100 delle più grandi città degli Stati Uniti.

    Una delle cose che risalta immediatamente a Renninger è come la mobilità "notte e giorno" sia ancora nelle grandi città degli Stati Uniti. A Filadelfia in particolare, industrie del tempo libero, come ristoranti e bar, registrano ancora un'affluenza notevolmente ridotta rispetto a gennaio dello scorso anno, e l'area del centro città di Filadelfia ha visto una riduzione del traffico di oltre il 70% rispetto al suo picco tipico. "I dati raccontano una dura storia di quanto poco stiamo facendo rispetto a prima della pandemia, " dice. "Le immagini mostrano un enorme calo, e probabilmente ci vorrà molto tempo prima che le cose tornino alla normalità".

    Oltre a questa generale e continua riduzione dei movimenti, L'analisi di Renninger ha mostrato un aumento della segregazione in città come San Francisco e New York. In queste città, c'è stato un aumento dell'omogeneità comunitaria, con persone che hanno meno probabilità di interagire con quartieri diversi dal proprio. Renninger ha anche trovato quella centralità del grado, o quanti altri quartieri una persona visita al di fuori del proprio, e densità di rete, o come le connessioni tra i quartieri sono diventate più rare o più dense, entrambi sono diminuiti drasticamente durante la pandemia e devono ancora tornare ai livelli pre-pandemia.

    "Poiché le visite sono diminuite, quartieri riallineati, " dice Renninger. "La gente va in un minor numero di nuovi quartieri, e la conseguenza è che le persone hanno meno probabilità di interagire con persone di altre razze, quindi siamo diventati più segregati. Ciò ha profonde conseguenze in termini di scopo di una città, ed è un grosso problema se le persone non interagiscono tra loro".

    Questa analisi e i metodi sviluppati da Renninger per ottenere informazioni da questo complesso set di dati hanno potenziali implicazioni per gli urbanisti e i funzionari che dovranno comprendere il modo in cui le grandi città potrebbero cambiare a causa del COVID-19. Ciò potrebbe includere il cambiamento delle esigenze di trasporto, migliore accesso allo spazio verde, e fornire servizi più decentralizzati come ristoranti e spazi di raccolta se i centri urbani cambiano radicalmente dopo la pandemia.

    Anche il monitoraggio continuo dei modelli di mobilità sarà fondamentale per comprendere, traccia, e testare ipotesi su come le città potrebbero cambiare andando avanti, Renninger dice. "Il compito per il prossimo anno sarà quello di continuare a monitorare se le persone stanno tornando a quello che stavano facendo o se ci sarà una deriva, e questi dati lo chiamano davvero, " lui dice.


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