Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji

2016

3(47)

DOI: 10.5277/arc160301

Tadeusz Zipser*

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji

Prediction of states, modelling of processes and building the decision

Wprowadzenie

W roku 1913, a więc ponad 100 lat temu prof. Ignacy

Drexler rozpoczął we Lwowie, na tamtejszej Politechnice

wykłady z urbanistyki, a wkrótce założył pierwszą i naj-

starszą na gruncie polskiego technicznego szkolnictwa

wyższego placówkę naukowo-dydaktyczną zajmująca się

tą tematyką. W owym czasie liczba ludności na naszym

globie wynosiła około 1 750 000 000. Tak więc w ciągu

stulecia uległa ona czterokrotnemu zwiększeniu, bo dziś

przekracza już 7 miliardów. Co więcej, od kilku lat (od

2007 r.) połowa ludzkości mieszka w miastach. Jeśli zwa-

ży się, iż ostatnie podwojenie zaludnienia ziemi zajęło

około 44 lat, co przyrównać można do połowy możliwej

dziś do osiągnięcia w krajach rozwiniętych długości ży-

cia, łatwo można dojść do wniosku, że w naszych czasach

nie jest wykluczone, że człowiek w ciągu swego życia

może być świadkiem czterokrotnego wzrostu populacji.

Pokazuje to, na razie pod względem ilościowym, rozmia-

ry zadań, jakie nieustannie obciążają naszą cywilizację.

Przywołanie daty narodzin edukacji urbanistycznej na

naszym obszarze nie jest tu przypadkowe. Katedra Pla-

nowania Przestrzennego Politechniki Wrocławskiej może

uważać się za spadkobiercę w prostej linii tej lwowskiej

placówki, gdyż długoletnim następcą prof. Drexlera – kie-

rownikiem tamtej lwowskiej katedry – był do roku 1945

prof. Tadeusz Wróbel – potem pierwszy dziekan Wy-

działu Budownictwa na Politechnice Wrocławskiej oraz

kierownik Katedry Urbanistyki na Wydziale Architektu-

Introduction

In 1913, that is over 100 years ago, Professor Ignacy

Drexler began to give lectures on city planning at the Uni-

versity of Technology in Lviv, and soon afterwards he

esta blished the rst and the oldest research and teaching

insti tution dealing with that subject based on the Polish

technical education system. The number people living at

that time on the globe was about 1 750 000 000. Over

one century, it has increased four times and now it is over

7 bi llion. Moreover, for a few years now (since 2007) half

of the population has been living in the cities. If it is kept

in mind that it took the population of the globe to double

in about 44 years which can be assumed to correspond

today to half of the life span in the developed countries,

it is easy to conclude that it is possible nowadays that we

may witness the population quadruple during our life-

times. This shows, for the time being quantitatively, how

big the tasks are for our civilization to bear.

The reference to the date of birth of the city planning

education in our area is not a coincidence. The Chair of

Spatial Planning at Wrocław University of Science and

Technology can be considered to be the direct heir of that

University in Lviv because the Chair at that University

was headed until 1945 by Professor Tadeusz Wróbel –

who took over that position for many years after Professor

Drexler – and was later the rst dean of the Faculty of

Civil Engineering at Wrocław University of Science and

Technology and the head of the Chair of City Planning at

the Faculty of Architecture until 1960. He was also the

supervisor of the Ph.D. dissertation of the author of this

paper. When Professor Wróbel was still the head of the

Chair of City Planning, the major signicance was placed

* Wydział Architektury Politechniki Wrocławskiej/Faculty of Ar-

chi tecture, Wrocław University of Science and Technology.

4 Tadeusz Zipser

ry tejże Politechniki do roku 1960. Był też promotorem

pracy doktorskiej piszącego te słowa. Jeszcze w Katedrze

Urbanistyki za kierownictwa prof. Wróbla przypisywa-

no zasadnicze znaczenie temu, jakiej przyszłości należy

oczekiwać dla miast i jak można by ją świadomie pró-

bować kształtować. Świadczył o tym zakres tematyki dy-

daktycznej, a nawet sama struktura wewnętrzna Katedry

podzielonej na kilka zespołów, tworząca ramy współpra-

cy interdyscyplinarnej. Ten kierunek nabrał szczególnego

znaczenia w połowie lat 60. ubiegłego wieku, wyodrębnił

też określony zakres działań skierowanych na kompleto-

wanie spójnego warsztatu metodologicznego. Chodziło tu

głównie o obiektywizację i kwantykację narzędzi plano-

wania opartego na technikach prognozowania nie tylko

gotowych stanów zagospodarowania przestrzeni, ale rów-

nież procesów funkcjonowania i mechanizmów rozwoju.

W tych ramach znalazła się teoretyczna próba uzasad-

nienia proponowanej nowej struktury przestrzennej mia-

sta, ale również analizy i prognozy o bezpośrednim zasto-

sowaniu praktycznym.

Maszyna licząca i nowoczesność ujęć

Oba typy zadań ruszyły z miejsca z impetem wraz

z pojawieniem się realnej obecności nowego narzędzia

zmieniającego radykalnie formułę oczekiwanych roz-

wiązań. Narzędziem tym był komputer. Nazywany wtedy

maszyną cyfrową stał się praktycznie dostępnym instru-

mentem badań, elastycznym, jeśli chodzi o różny zakres

i rozmiar zadania, które mogło zeń korzystać, dostępnym

dla osób umiejących samodzielnie programować. Była to

działająca od jesieni 1962 r. maszyna brytyjska Elliott 803

zainstalowana w nowo powstałej Katedrze Metod Nume-

rycznych Uniwersytetu Wrocławskiego [1]. Tejże jesieni

pracownik Katedry Urbanistyki dr Tadeusz Zipser urucho-

mił na Elliocie własny program, co było pierwszym w Pol-

sce zastosowaniem elektronicznej techniki obliczeniowej

w urbanistyce w postaci analizy warunków doboru rodzaju

węzła ulicznego w określonej sytuacji ruchu miejskiego.

Można więc dzięki temu było obiektywnie przetestować

efekty proponowanych zasad teoretycznej struk tury trój-

kątowo-łańcuchowej obszarów zurbanizowa nych, dodat-

kowo wiążąc jej założenia z szerszym tłem problematy -

ki podlegającej ilościowemu modelowaniu. Niezależnie

od tego zespół powstały w ramach Katedry, a od roku 1969

tworzący Zakład Urbanizacji i Planowania Przestrzen-

nego podjął się wykonywania bieżących usług oblicze-

niowych na życzenie wielu organów planistycznych [2].

Sporządzono prognozy ruchu miejskiego (wymiana

prze jazdów międzyrejonowych i obciążenie ulic) dla

Wro cła wia, Poznania, Gliwic, Jeleniej Góry, kilkakrotnie

dla Kra kowa, wreszcie dla liczącego ponad 500 rejonów

ze społu miast Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego

jako studium planu Kolei Regionalnej oraz na potrzeby

mię dzy na rodowego systemu obsługi ruchu turystycznego

wo kół Tatr, a później dla aglomeracji wałbrzyskiej.

Połączenie tych dwu wątków – zamierzenia badaw-

czego dotyczącego optymalizacji struktury przestrzennej

terenu zurbanizowanego oraz zdobywania doświadczenia

z zakresu modelowania ruchu – wyłoniło jako dominu-

on what future the cities should expect and how it could

be consciously developed. It was evident in the subjects

which were taught and even the very internal structure of

the Chair divided into several teams, creating the frame

of interdisciplinary cooperation. That faculty became es-

pecially important in the middle of the 1960s and it even

developed a specic scope of actions dedicated to deve-

loping a uniform teaching methodology. Its main objec-

tive was to develop objectivization and quantication of

the planning tools based on techniques of forecasting not

only the existing states of space development but also the

processes of functioning and mechanism of growth.

This was the framework for the theoretical attempt at

justifying the suggested new structure of the city space

as well as the analysis and forecast of the direct practical

application.

The calculating machine and modern presentations

Both types of tasks were immediately tackled once the

new tool changing radically the formula of expected so-

lutions really emerged. This tool was the computer, then

called a calculating device, which became a practically

available research instrument, exible in respect of the

scope and the kind of task which could make use of it,

available to people who knew how to program unaided.

It was the British Elliott 803 which operated since the

fall 1962 installed in the newly opened Chair of Numeri-

cal Methods at the University of Wrocław [1]. That fall,

Tadeusz Zipser, Ph.D. who worked in the Chair of City

Planning launched his own program on Elliot which was

the rst application in Poland of electronic computation

technique in the city planning in the form of analysis of

the junction selection conditions in a specic city trafc

situation. It was then possible to objectively test the

effects of suggested principles of the theoretical triangle

and chain structure of urban areas, additionally combining

its assumptions with the wider background of the issues

being subjected to quantitative modelling. Regardless of

that the team which was set up at the Chair, which in 1969

became the Institute of City and Space Planning, started to

perform calculations at the request of numerous planning

bodies [2].

It developed the city trafc forecasts (between regions

and street trafc load) for Wrocław, Poznań, Gliwice,

Jelenia Góra, on several occasions for Kraków, and nally

for the Upper Silesian Industrial Area with over 500 re-

gions as the study of the plan for the Regional Railroad

System as well as for the needs of the international system

of tourism management around the Tatra Mountains and

later for the agglomeration of Wałbrzych.

Combining those two issues – research objective re-

garding the optimization of the spatial structure of urban

area and gaining experience in trafc modelling – gave

rise to the emergence of the primary direction of activities

being the modelling of the settlement processes in vari-

ous scales, including individual city districts, regions or

even the whole country and ultimately to the continental

scale [3]. This trend includes an important and decisive

stage of almost a decade-long (1972–1979) work over

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji /Prediction of states, modelling of processes and building the decision

jący kierunek działania modelowanie procesów kształ-

towania się systemu osadniczego w różnych skalach od

poszczególnej dzielnicy miejskiej do regionu czy nawet

kraju, a w końcu i do skali kontynentalnej [3]. Wpisuje się

w ten trend jako ważny i decydujący etap prawie dziesię-

cioletnia (1972–1979) praca nad symulacyjną prognozą

struktury przestrzennej Polski, zlecona przez ówczesną

Państwową Komisję Planowania Gospodarczego, i rów-

nolegle inne teoretyczne opracowania w ramach Proble-

mu Węzłowego 11.2.1. „Przestrzenne Zagospodarowanie

Kraju” koordynowanego przez Instytut Geograi PAN.

Były to tematy: „Modele symulacyjne sieci osadniczej”,

„Metody numeryczne całościowej oceny porównawczej

układów komunikacyjnych”, „Analiza i ocena alternatyw-

nych modeli docelowych systemu osadniczego” i „Meto-

dy planowania rozwoju okręgów uprzemysławianych” [3]

oraz przygotowane na użytek Instytutu Handlu Wewnętrz-

nego i Konsumpcji: „Określenie na podstawie modelowa-

nia numerycznego wzorca ośrodków usługowych” [4].

Towarzyszy temu seria rozpraw doktorskich rozwiązu-

jących pewne cząstkowe lub pochodne zadania (około 20

w okresie 1975–2015).

Symulacje, koncentracja i równowaga

W trakcie tych długotrwałych działań badawczych

i usługowych zawsze na pierwszy plan wysuwały się za-

gadnienia powiązane z różnymi aspektami koncentracji.

Koncentracja okazała się dodatkowo czymś, co pojawia

się spontanicznie, a czasem wręcz staje się przeszkodą

w uzyskaniu zamierzonych stanów. Stopień zrozumienia

różnych przejawów tego czynnika zadecydował o obraniu

jako głównego narzędzia odzwierciedlania najbardziej

prawdopodobnych wariantów procesów rozwojowych

idei intervening opportunities nazwanej u nas modelem

„pośrednich możliwości” [5].

Nadrzędną jednak decyzją był wybór metody symula-

cyjnej, wtedy w latach 60. wcale nie tak oczywisty i po-

pularny jak dzisiaj. Wśród tematyki programu „Proble-

mu węzłowego 11.2.1” wyznaczył nam on wówczas

po zycję szczególną i wyjątkową jako jedynemu wyko-

nawcy cyklu badawczego o prolu ogólnoteoretycznym

poświęcone go modelowaniu symulacyjnemu w transpor-

cie i osad nictwie.

Dla naszych dalszych rozważań ważne jest rozróż-

nienie, nie dla wszystkich oczywiste, między modelem

symulacyjnym a symulacją. Ta ostatnia wymaga stoso-

wania pewnych algorytmów, a więc też można tu mó-

wić o modelu. Chodzi jednak o pewną subtelną różnicę.

Wspom niane wyżej algorytmy można by określić jako

modele symulacji, to znaczy sposoby możliwie wierne-

go i szczegółowego odtwarzania szeregu zjawisk po to,

aby przeprowadzając sztuczny eksperyment, wykryć

ewentualne zależności i regularności. Natomiast nazwę

model symulacyjny proponuje się tu używać w przypad-

ku, kiedy takie zależności są już znane lub się je zakła-

da, starając się przeprowadzać doświadczenia na wyż-

szym poziomie ogólnoś ci z jednoczesnym, na ogół tak

charakterystycznym dla pojęcia modelu, uproszczeniem

i uwolnieniem od wielu drugorzędnych szczegółów. Siłą

the simulation forecast of the spatial structure of Poland

commissioned by the National Committee for Economic

Planning and other parallel theoretical studies within the

Crucial Problem 11.2.1. “The Spatial Development of the

Country” coordinated by the Institute of Geography at the

Polish Academy of Sciences. The subjects included: “The

Simulation Models of the Settlement Network”, “The Nu-

merical Methods of the General Comparative Evaluation

of the Transit Systems”, “The Analysis and Evaluation of

Alternative Target Models of the Settlement System” and

“The Industrial Area Growth Planning Methods” [3] and

developed for the needs of the Institute of Internal Trade

and Consumption: “The Calculation of the Pattern for Ser-

vices Centers on the Basis of Numerical Modeling” [4].

This is accompanied by a number of Ph.D. disserta-

tions resolving some partial or derivative tasks (about

20 in 1975–2015).

Simulations, concentration, and balance

During those long-lasting research and services activi-

ties, the issues connected with different concentration as-

pects always came up as the most crucial ones. Addition-

ally, the issue of concentration emerged spontaneously or

sometimes it would even prevent the achievement of ex-

pected states. The degree of understanding various aspects

of this factor determined the selection of the main tool

rendering the most likely variants of the development pro-

cesses of the idea known as intervening opportunities [5].

The most important decision, however, was the selec-

tion of the simulation method; it was not so obvious and

popular in the 1960s. The issues included in the “Crucial

Problem 11.2.1” program dened then our special and

unique position as the only entity to conduct the general

theoretical research dedicated to simulation modelling in

transport and settlement.

It is important in our further deliberations to make

a distinction, which is not obvious to everybody, between

a simulation model and a simulation. The latter requires

the application of a certain algorithm, and so one can talk

about a model. It is, however, about a certain subtle differ-

ence. The algorithms mentioned above can be described as

simulation models that is the ways to render faithfully and

precisely a number of phenomena to conduct an articial

experiment and detect any possible interactions and regu-

larities. On the other hand, it is suggested that a simulation

model can be used in the case when such interactions are

already known or assumed, trying to conduct experiments

at a higher level of generality and at the same time with,

usually so typical of the notion of model, simplication

and with no secondary details. Obviously, the distinction

described here is connected with a different scale regard-

ing both space and often also time. Anyway, sometimes

these kinds of approach complement each other and co-

operate for instance when the values of parameters to be

used in the simulation model need to be determined and

it can be done through simulating the basic phenomena.

The co-existence of two models describing the spatial

distribution of contacts, which is obviously a necessary

element of transport forecasts and analyses, is a good

6 Tadeusz Zipser

rzeczy to omawiane tu rozróżnienie wiąże się z odmienną

przestrzenną, a często i czasową skalą. Zresztą niekiedy

te sposoby podejścia się uzupełniają i współpracują, na

przykład, gdy trzeba ustalić wartość parametrów na uży-

tek modelu symulacyjnego i można to zrobić na drodze

symulowania zjawisk elementarnych.

Dobrym przykładem szerokiego działania modelu sy-

mulacyjnego, którego operacjami rządzą założone funk-

cyjne formuły, jest współistnienie dwu modeli opisują-

cych przestrzenny rozpływ kontaktów, co, rzecz jasna,

stanowi niezbędny składnik prognoz i analiz transporto-

wych. Mimo że stosowane przez nie mechanizmy są wy-

raźnie inne, oba dają jednak zbliżone wyniki i oba ucho-

dzą za wiarygodne.

Wybór jednego z nich to kwestia wygody, przyzwycza-

jenia i różnego znaczenia przypisanego aspektom rzeczy-

wistości, do których się odwołują.

Sytuacja jednak się zmienia, kiedy nie chodzi już tylko

o sprawność tego narzędzia w prostych rutynowych za-

daniach, ale budowanie teorii, wyjaśnianie przebiegu dia-

gnozy i wielokrotnych odtworzeń procesów oraz możli-

wość ich interpretowania w kategoriach jeszcze szerszych

teorii, co wróży szanse na unikację ujęć. Te dwa odmien-

ne w swych wyjściowych założeniach sposoby podejścia

to tzw. model „grawitacji” i nieco młodszy odeń model

„pośrednich możliwości”. Oba przechodziły wiele mody-

kacji, które zwłaszcza w tym drugim przyniosły daleko

idące przekształcenia formuły, gdy od prostej determini-

stycznej zależności przeszły do ujęcia probabilistycznego

(pod koniec lat 50. zeszłego wieku).

Obie te propozycje modelowe uwzględniały potrzebę

odtworzenia ogólnej prawidłowości w traktowaniu wpły-

wu dystansu przestrzennego na intensywność kontaktu,

ale niejako polem najbardziej bezpośredniego i natych-

miast podlegającego werykacji zastosowania był ruch

uliczny i drogowy w obszarach intensywnie zurbani-

zowanych. To co ostatecznie różniło je i różni nadal, to

odniesienie się do wpływu rosnącego dystansu, który dla

idei grawitacji jest bezpośrednim czynnikiem tłumiącym

kontakt, a dla idei pośrednich możliwości oddziałuje dużo

elastyczniej jako kształtujący sposób penetracji zbioru

możliwych celów kontaktu według ich uporządkowania

od najbliższych do najdalszych [3].

Inaczej mówiąc, idea grawitacyjna koncentrowała się

na zjawisku tłumienia ruchu pojmowanego w takim razie

jako coś automatycznego, „przymusowego”, powstające-

go ze zwykłego iloczynu jednostkowych elementów, ze

słabą zdolnością ich różnicowania, zresztą tylko za pomo-

cą podatności na owo tłumienie przez odległość.

Mechanizm pośrednich możliwości

Podejście „pośrednich możliwości” potrzebuje czynni-

ka aktywnego, który bezpośrednio odczuwa nie dystans,

ale różnorodną naturę obiektów mogących stać się celem

ruchu, odpowiednio do tego, jaką potrzebę może kontakt

z nimi zaspokoić. Pozbawienie modelowego mechanizmu

możliwości reagowania na uciążliwy dystans wymagają-

cy pokonania, czasem wręcz nierealnego przebycia kon-

kretnej odległości, przesuwa ten problem w inne miejsce.

example of a popular application of the simulation model

whose operations are controlled by complex function for-

mulas. Although the mechanisms employed by them are

clearly different, they both provide similar results and

they both are regarded to be reliable.

The selection of one of them is a question of conve-

nience, habit, and the different meaning assigned to the

aspects of reality they regard.

The situation, however, changes when it is not only

about the efciency of that tool in simple and routine

tasks but about building a theory, explaining the course

of diagnosis as well as multiple presentations of the pro-

cesses and the possibility of their interpretation in respect

of even older theories which provides a chance for uni-

cation of presentations. Those two approaches which

differ in respect of their original assumptions are the so-

called “gravity” model and a slightly younger “interven-

ing opportunities” model. They both have been modied

a number of times which, especially in the latter one, re-

sulted in far reaching transformations of the formula when

they changed from a simple deterministic relationship to

a probabilistic presentation (at the end of the 1950s).

Both of these model proposals took into account the

need to restore the general pattern in treatment of the in-

uence of the spatial distance on contact intensity, but the

street trafc in intensively urbanized areas was the kind of

eld of the most direct application and subject to imme-

diate verication. The ultimate difference between them

was and still is the approach to the inuence of the grow-

ing distance which for the idea of gravity is the factor di-

rectly inhibiting the contact and in respect of the idea of

intervening opportunities it operates much more exibly

as a way of penetrating the set of possible objectives of

contacts according to their order from the closest to the

furthest [3].

In other words the idea of gravity focused on the inhi-

bition of trafc understood as something automatic and

“obligatory” being the simple product of individual ele-

ments which are hard to distinguish, and anyway only

through the susceptibility to that inhibition by distance.

The mechanism of intervening opportunities

The “intervening opportunities” approach needs an ac-

tive factor that does not feel the distance directly but the

varied nature of the objects which can become the move-

ment destination, depending on what need the contact

with them can satisfy. When the model mechanism cannot

react to the distance which needs to be covered, which is

sometimes even simply impossible, the problem shifts to

a different area and a totally new additional aspect and

object of modelling emerges that is the development of

such a placement of sources and destinations of contacts

in respect of one another that they really can be achieved.

This way the apparent weakness of the model, its in-

completeness, proves to be its strength when it generates

its connection with the space development principles, es-

pecially in respect of concentration distribution and inten-

sity. These are the processes of migration and balanced

location of the activities that create the networks of cities,

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji /Prediction of states, modelling of processes and building the decision

Mianowicie stawia on całkiem nowy dodatkowy aspekt

i przedmiot modelowania, to jest kształtowania takiego

wzajemnego usytuowania źródeł i celów kontaktów, aby

były one rzeczywiście możliwe do zrealizowania.

W ten sposób pozorna słabość modelu, jego niekom-

pletność okazuje się jego siłą, kiedy generuje swój zwią-

zek z regułami konstruującymi struktury zagospodarowa-

nia przestrzeni, zwłaszcza w kategoriach rozmieszczenia

i nasilenia koncentracji. To owe procesy migracji ludno-

ści i wyważonego lokalizowania aktywności tworzą sieci

miast, ośrodków produkcji i usług oraz infrastruktural-

nych więzi, a w efekcie zależności hierarchiczne [6].

Właśnie ten fakt sprawił, że posługiwanie się podej-

ściem pośrednich możliwości przeniosło główne pole

ob ser wacji i badań na procesy rozwojowe w systemie

osad niczym z pierwotnego pola prognoz transportowych,

na którym to jednak też ujawnił się niesłychanie waż -

ny dodatkowy argument na rzecz pośrednich możliwoś ci.

To mianowicie, że kluczowy parametr tego modelu, gdy

przychodziło do jego zastosowań w prognozach ruchu

miejskiego, wykazywał wszędzie, niezależnie od różnic

położenia geogracznego i cech lokalnego środowiska,

bardzo zbliżony rząd wielkości. Oznaczało to, że jest on

wielkością uniwersalną i wyznacznikiem naszej ogólno-

światowej już cywilizacji, a przynajmniej jej dzisiejszej

fazy.

W kategoriach zaś ogólnego schematu budowanego na

bazie podobieństwa do żywych organizmów jest to głębo-

ka cecha „zjologii” systemu osadniczego [7]. Właściwie

nieco paradoksalnie okazało się również, że to nie mo-

del grawitacji, ale model pośrednich możliwości bliższy

jest analogii z zyczną grawitacją pod względem nie-

uchronnej tendencji do koncentracji aż do stadium „czar-

nej dziury”, którą zdają się już dziś przypominać ponad

dwudziestomilionowe miasta. I to właśnie ta konieczność

osiągania pewnego niezbędnego stopnia koncentracji była

de facto najczęściej przedmiotem modelowań.

Na tym polegały modelowania struktur miejskich

i mikroregionalnych z lat 70. ubiegłego wieku (Kraków,

Poznań, Gliwice, zespół Bielawa–Dzierżoniów–Piecho-

wi ce, Świdnica, Konin, Legnicko-Głogowski Okręg Mie-

dziowy).

Największą i decydującą próbą było kilkakrotne wa-

riantowe modelowanie całej struktury osadniczej (miej-

skiej) Polski. Chodziło o 292 lub 340 rejonów, które dys-

ponowały sumą liczby źródeł i celów relacji dom–praca

odpowiadającej w roku 1970 około 17 milionom ludności

miejskiej oraz wszystkie podlegały selektywności tego

kontaktu wynoszącej 0,00005 [3]. Chociaż wyniki nie

były tutaj tak bliskie rzeczywistości jak w późniejszej,

testującej koncepcję procedury, wersji „samosterującej”

(„samouczącej”), to jednak już po kilku iteracjach uzy-

skiwano współczynnik korelacji równy 0,897 dla zbioru

59 największych miast, traktując rdzeń Górnego Śląska (8

miast) jako jedno miasto. W ślad za tym poszły podobne

eksperymenty dla innych krajów Europy.

Ogólnie można więc mówić o zadowalających, cza-

sem wręcz zaskakująco dobrych rezultatach dość proste-

go modelowania, co trzeba podsumować jako wskazanie,

że przynajmniej w zakresie największych, wiodących

production and service centers, infrastructural bonds and

ultimately hierarchical relationships [6].

As a result of this very fact the application of the in-

tervening opportunities approach shifted the main eld of

observation and research to the developmental processes

in the settlement system from the original eld of transit

forecasts, where the exceptionally important additional ar-

gument in favor of the intervening opportunities emerged

anyway. Namely, the key parameter of that model regard-

ing its application in the city trafc forecasts demonstrat-

ed similar values, regardless of geographical location and

the features of local environment. This meant that it is the

universal value and it marks our global civilization or at

least its today’s stage.

In respect of the general structure developed similarly

to the living organisms, it is a profound characteristic fea-

ture of the settlement system “physiology” [7]. Actually,

slightly paradoxically, it turned out that it is not the grav-

ity model but the intervening opportunities model which

is closer to the analogy with the physical gravity in respect

of the inevitable trend to the concentration all the way to

the “black hole” stage which the cities with more than

twenty million inhabitants seem to resemble already to-

day. This is that very necessity of achieving the necessary

degree of concentration that was in fact the most popular

object of modellings.

This is what the modellings of the urban and micro-

regional structures from the 1970s were all about (Kra-

ków,

Poznań, Gliwice, Bielawa–Dzierżoniów–Piechowice,

Świd nica, Konin, Legnicko-Głogowski Okręg Miedziowy).

The biggest and the decisive test was the several vari-

ant modelling of the whole settlement (urban) structure

of Poland. It regarded 292 or 340 regions whose number

of the house-work relationship sources and destinations

corresponded to about 17 million city inhabitants in 1970

and they all were subject to selectivity of that contact

which reached 0.00005 [3]. Although the results were not

as close to reality as in the later “self-controlling” (“self-

learning”) version, testing the procedure concept, already

after a few iterations the rate of correlation was reached

at 0.897 for 59 biggest cities, treating the core of Upper

Silesia (8 cities) as one city. This was followed by similar

experiments for other European countries.

In general, it can be then noted that the results of rather

simple modelling were satisfactory or even surprisingly

good, which should be summed up as an indicator of the

fact that at least the biggest, leading urban centers are con-

trolled by simple and at the same time great powers with

the same characteristics as a regular mechanism spontane-

ously trying to reach its steady state, that is the state deter-

mined by the stable balance in a given set of conditions.

The fact that exactly the same states do not exist in the real

world is explained by certain distorting interactions which

always exist. It is important, however, that when they are

absent or stop to operate, the state which was set will be

restored automatically [7]. This in fact means that what

we are dealing with in practice is in such a case always

close to the “set state”. This is exactly, as we assume, what

makes modelling reasonable although the complete cor-

relation is unattainable.

8 Tadeusz Zipser

skupisk miejskich rządzą proste, a zarazem potężne siły

o znamionach regularnego mechanizmu spontanicznie dą-

żącego do swego steady state, czyli stanu ustalonego przez

stabilną równowagę w danym zbiorze warunków. Fakt, że

w świecie realnym dokładnie takie stany nie występują,

tłumaczy się tym, że zawsze istnieją jakieś oddziaływania

zniekształcające. Niemniej ważne jest, że przy ich braku,

ustaniu lub przerwie w działaniu, stan ustalony powróci

samoczynnie [7]. To zaś znaczy, że to, z czym mamy do

czynienia w praktyce, jest w takim przypadku zawsze bli-

skie „stanowi ustalonemu”. To właśnie, jak zakładamy,

nadaje sens modelowaniu, mimo że korelacja zupełna nie

jest osiągalna.

Model generowania decyzji planistycznych

Złożoność problemu, który zawiera w sobie przecież

także wiele oczekiwań, norm, pożądanych standardów

narzucanych z zewnątrz systemu przestrzennego, nasu-

wa ideę, aby sposób rozwiązania zadania planistycznego

przypominał symulację procesu decyzyjnego, w którym

gwarantowane jest wzięcie pod uwagę wszystkich wyj-

ściowych dezyderatów. Symulacja taka ma wykryć wszel-

kie sprzeczności, rzeczywiste skutki, zwłaszcza te ubocz-

ne, niezauważone od razu pola koniktów, a tym samym

wykluczyć nierealne założenia. Pomocny w osiągnięciu

tego celu jest oferowany przez zespół Zakładu Urbani-

zacji i Planowania Przestrzennego od roku 1974 model

decyzyjno-symulacyjny ORION [3].

W roku 1974 Zakład Urbanizacji i Planowania Prze-

strzennego Politechniki Wrocławskiej był zaangażowa-

ny między innymi w zadanie o charakterze praktycznym

związane z pracami planistycznymi prowadzonymi przez

Biuro Rozwoju Miasta Krakowa, zresztą jako jedno

z wielu ekspertyz.

Właśnie na potrzeby tego tematu kierujący pracą Ta-

deusz Zipser zaczął rozważać możliwość skonstruowa nia

rozbudowanego systemu symulacji komputerowej, która

miałaby wspomagać działania planistyczne na zasa dzie

modelowego odtwarzania procesu decyzji planistycz nych

od momentu przyjęcia programu funkcjonalnego oraz

założeń dotyczących standardów funkcjonowania kom -

pletnego układu zagospodarowania przestrzennego w skali

miasta i regionu. Powstał wtedy szczegółowy sche mat

blokowy, a następnie program obliczeniowy (w ję zyku Al-

gol), uruchomiony i przetestowany. Model ten ot rzymał

nazwę ORION (Optative Repartition in Oppor tunity Net-

work) i pod nią znalazł się w raportach problemu węzło-

wego przygotowanych dla Instytutu Geograi Polskiej

Akademii Nauk, zresztą razem z załączonym pełnym

schematem blokowym i programem obliczeniowym dla

maszyny cyfrowej.

Miał on znaleźć swe główne zastosowanie także w dru -

gim etapie symulacyjnej prognozy Struktury Systemu

Osad niczego Polski (co zresztą wykonano tylko częś cio wo

i w uproszczeniu z powodu braku dostatecz nie szcze gó -

łowych i kompletnych danych dezaktualizo wanych przez

reformę administracyjnego podziału kraju w 1976 r.).

Jednocześnie zaczęto stosować model do wspomaga-

nia decyzji planistycznych różnych podmiotów, takich

The model of generating planning decisions

The complexity of the issue, which actually is also

the source of a lot of expectations, norms, required stan-

dards of the spatial system imposed from outside, pro-

vides the idea to resolve the planning task through a deci-

sion-making process simulation which guarantees that all

output demands are taken into account. Such a simulation

shall detect all contradictions, actual consequences, espe-

cially side-effects, initially unnoticed conict areas, and

thus eliminate unrealistic assumptions. When achieving

that goal it is helpful to use the decision-simulation model

ORION which has been offered by the team of the Insti-

tute of City and Spatial Planning since 1974 [3].

In 1974, the Institute of City and Spatial Planning at

Wrocław University of Science and Technology was in-

volved among others in a practical task connected with

the planning work conducted by the Kraków City Devel-

opment Ofce.

It was that very task which made Tadeusz Zipser who

headed the work consider the possibility of constructing

an elaborate computer simulation system which would

support the planning activities on the basis of a model

presentation of the planning decision-making process

from the moment of approving the function program and

assumptions regarding the standards of operating of the

complete space development for the city and the region.

It was then that a detailed block diagram was developed

followed by a computation program (in Algol language)

which was launched and tested. The model was named

ORION (Optative Repartition in Opportunity Network)

and under that name it was employed in the reports on

the crucial problem prepared for the Institute of Geogra-

phy at the Polish Academy of Sciences, together with the

complete block diagram and computation program for the

digital machine attached to it.

It was supposed to be used mainly also in the second

stage of simulation forecast of the Settlement System

Structure in Poland (which anyway was performed only

patrially and in simplication due to the lack of sufcient-

ly detailed and complete data which became outdated as

a result of the reform of the administrative division of Po-

land in 1976).

At the same time the model to support of the plan-

ning decisions made by various entities was used; they

included for instance the Institute of Tourism in Warsaw,

the Institute of Internal Market and Consumption in War-

saw, Legnicko-Głogowski Okręg Miedziowy, Nowy Sącz

Province, agglomeration of Poznań, the city of Kraków,

Kraków City Complex and the city of Wrocław as well as

in several diploma theses at the Faculty of Architecture at

Wrocław University of Science and Technology.

The applications listed above took place in 1975–1990

and they had different versions, depending on the nature

of tasks and problems considered by the institutions to be

crucial.

The essence of that modelling system, which can be de-

scribed as a decision simulation model, was presented at

the Regional Science Association Congress in Budapest in

1975 (paper by T. Zipser) where it was found interesting

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji /Prediction of states, modelling of processes and building the decision

jak: Instytut Turystyki w Warszawie, Instytut Rynku We-

wnętrznego i Konsumpcji w Warszawie, Legnicko-Gło-

gowski Okręg Miedziowy, województwo nowosądeckie,

aglomeracja poznańska, miasto Kraków, Krakowski Ze-

spół Miejski i miasto Wrocław, a także w ramach paru

prac dyplomowych na Wydziale Architektury Politechni-

ki Wrocławskiej.

Wymienione zastosowania miały miejsce w latach

1975–1990 i realizowane były w różnych wersjach w za-

leżności od charakteru zadań i problemów uznanych przez

zlecające instytucje za kluczowe.

Istota tego systemu modelowań, które można określić

jako model symulacyjno-decyzyjny, została przedstawio-

na na Kongresie Regional Science Association w Buda-

peszcie w roku 1975 (referat T. Zipsera), gdzie wywołała

zainteresowanie Waltera Isarda. Zadał on wiele pytań do-

tyczących struktury modelu. Następnie w roku 1985 mo-

del pokrótce zaprezentowany został w „Przeglądzie Geo-

gracznym” w artykule pt. Modele procesów urbanizacji

[8], a wreszcie znalazł szersze omówienie w książce w cy-

klu Studia Komitetu Przestrzennego Zagospodarowania

Kraju PAN w roku 1988 (o takim samym tytule) [3].

Działanie tego modelu oraz propozycje pewnych no-

wych form wykorzystania i ukierunkowania jego zasto-

sowań, jak również zmodykowanego, syntetycznego

wartościowania wariantów wyników analizował w swojej

pracy doktorskiej w roku 1986 Tomasz Ossowicz. W re-

zultacie skrócona wersja modelu z tymi właśnie mody-

kacjami stanowiła narzędzie analityczne w szeregu zasto-

sowań modelu ORION w 2. połowie lat 80. W roku 1994

wydano odrębną publikację pt. Model symulacyjno-decy-

zyjny ORION, zawierającą bardzo szczegółową prezenta-

cję procedur tej późnej wersji modelu [9].

W ramach Kongresu Regional Science Association

w roku 1988 w Stambule T. Ossowicz i J. Sławski przed-

stawili referat na temat modelu ORION wraz z pokaza-

niem przykładu zastosowania. Referat ten został opubli-

kowany po Kongresie w zeszycie „Papers of the Regional

Science Association” 1989 [10].

Już na początku, tj. w latach 70. XX w., autor koncepcji

modelu T. Zipser określił go jako nie tylko konkretne na-

rzędzie symulacji komputerowej, ale również jako szeroki

program badań, gdyż w pełni wiarygodne zastosowanie

tego systemu modelującego wymaga rozpoznania całego

szeregu zależności i ustalenia konkretnych wartości para-

metrów.

Ideą modelu ORION było więc zbudowanie mecha-

nizmu odtwarzającego procesy rozwoju sieci osadniczej

na podstawie analizy zasad funkcjonowania składni-

ków przestrzeni zagospodarowanej w sposób, który od-

zwierciedla ten mechanizm w kategoriach rozważania go

przez wirtualny zespół podejmujący decyzje planistyczne.

Przez decyzje planistyczne rozumie się działanie po-

przedzające zachowania przestrzenne osób i instytucji,

obserwowane w procesach osadniczych oraz codziennym

życiu miast i regionów. Już przy pierwszym podejściu do

problemu narzuca się konieczność podziału decyzji prze-

strzennych na takie, które wywołują powstanie nowych

lub relokacje istniejących działalności, oraz na takie, jakie

ustalają cykliczne, rutynowo powtarzane przemieszcze-

by Walter Isard who asked many questions regarding the

structure of the model. Next, in 1985, the model was pre-

sented briey in “Przegląd Geograczny” (“Geographic

Review” in the article titled the Modele procesów urbani-

zacji (Model of Urbanization Processes) [8] and nally

it was described at length in the book published in the

series Studies of the Committee for Spatial Development

of Poland by the Polish Academy of Sciences in 1988 (the

same title) [3].

The operation of this model and the proposals of cer-

tain new forms of its specic use as well as the modied,

synthetic evaluation of the variants of the results were

analyzed by Tomasz Ossowicz in his Ph.D. dissertation in

1986. As a result the simplied version of the model with

those very modications was the analytical tool in a num-

ber of applications of the model ORION in the 2

half

of the 1980s. In 1994, a separate publication was issued

titled Model symulacyjno-decyzyjny ORION (Decision

Simulation Model ORION) with a very detailed presenta-

tion of the procedures of that later model version [9].

In 1988, T. Ossowicz and J. Sławski presented a paper

on the model ORION with an example of its application

at the Regional Science Association Congress held in Is-

tanbul. The paper was published after the Congress in the

“Papers of the Regional Science Association” 1989 [10].

Already at the very beginning, that is in the 1970s, the

author of the model concept T. Zipser described it not only

as a specic computer simulation tool but also as a broad

program of research because a completely reliable appli-

cation of that modelling system requires the recognition

of a whole number of interactions and the determination

of specic parameter values.

The idea of the model ORION was then to build a me -

chanism presenting the settlement network development

processes on the basis of analysis of the principles of

operation of the elements of the space developed in the

way which reects that mechanism in respect of its consi-

deration by the virtual team making planning decisions.

Planning decisions mean the activities preceding the

spatial behaviors of people and institutions observed in

the settlement processes and everyday life of the cities and

regions. Already with the rst approach to the problem,

it becomes necessary to divide the spatial decisions into

those which initiate new activities or cause a relocation

of the existing activities and those which cause regular,

routinely repeated relocations. The necessary evaluation

of the operation of model pictures of states takes into ac-

count the existence of the following factors:

– those determining necessary contacts between ac-

tivities;

– those connected with conicts, such as the problems

caused by industry regarding residential housing, recre-

ation and farming areas, damage to the natural environ-

ment;

– those connected with the characteristic features of

the area (hydrogeological conditions, climate, location of

raw materials, accessibility to railroad transportation sys-

tem, etc.).

The simulated process of unobstructed location search

is limited by the “capacity” of the available area to be

10 Tadeusz Zipser

nia. Konieczna ocena funkcjonowania tworzonych mo-

delowo obrazów stanu uwzględnia zatem to, że istnieją

czynniki:

– dyktujące niezbędne kontakty między aktywnoś-

ciami;

– związane z koniktami, np. uciążliwości powodo-

wane przez przemysł w stosunku do zabudowy mieszka-

niowej, do terenów rekreacyjnych i rolniczych, niszczenie

środowiska przyrodniczego;

– związane z predyspozycjami charakteryzującymi

właściwości terenu (warunki hydrogeologiczne, klima-

tyczne, położenie surowców, dostępność transportu kole-

jowego itp.).

Symulowany proces swobodnego poszukiwania loka-

lizacji jest ograniczony „pojemnością” terenu przydatne-

go do zagospodarowania. Rola tego czynnika polega na

przeciwdziałaniu tworzeniu się nadmiernych koncentracji

zagospodarowania, co mogłoby wywoływać wtórne ne-

gatywne skutki dla warunków egzystencji ludzi, instytucji

i środowiska przyrodniczego.

Fakt, że w modelu ORION tak dużą wagę przypisuje

się parametrowi selektywności, wynika nie tylko z tego,

że przyjęto w nim mechanizm pośrednich możliwości

jako cząstkowy model odpowiedzialny za odwzoro-

wywa nie zjawisk przepływu wymienianych w systemie

kon tak tów. Mógłby on być w zasadzie zastąpiony przez

mo del grawitacji, oczywiście przy odpowiedniej zamia -

nie parametrów. Ważniejszym jednak powodem oparcia

się na pośrednich możliwościach jest to, że właśnie se-

lektywność, jako prawdopodobieństwo zaakceptowania

potencjalnego celu kontaktów, oraz reguła minimum

ener gii (kosztu, wysiłku, czasu itp.) stanowiące istotę

tego modelu okazały się dobrym narzędziem wyjaśniają-

cym zaistniałe i przebiegające nadal procesy koncentra-

cji. Wy kazały to niezależne postdykcyjne symulacje za-

wią zy wania się struktur w skali od poszczególnych miast

średniej wielkości, poprzez aglomeracje miejskie, regio-

ny zurbanizowane aż po układy o rozmiarach krajów

i części kontynentów. Mechanizm pośrednich moż li wości

był tu częścią napędzającą w procedurach prze sunięć

bilansują cych i podobnie jak zastosowany do sy mulacji

wymiany ruchu przy ustalonych źródłach i celach dobrze

spełniał swoje zadanie. Pewne udoskonalenia mode-

lu okazały się tu (jak np. wersja modelu splotowego)

bardziej wiarygodne niż model grawita cji i model A.G.

Wilsona maksymalizujący entropię (zresz tą maksy ma-

lizuje entropię również każda wersja mode lu pośred nich

możliwości stosująca wykładniczy rozkład prawdo po do-

bień stwa) [3]. Trzeba do tego dodać warian ty szczegól-

ne mo delu wprowadzające selektywność zbio rową oraz

te, które korzystając z hierarchicznej sieci do stępności

wzajemnej jednostek, odtwarzają zależność typu prawa

Zipfa [6].

W toku iteracji modelu ORION dokonuje się prób uzy-

skania rozwiązań na drodze wprowadzanych zmian, któ-

rych interpretacja jest raczej przejrzysta. Dlatego właśnie

można mówić o uczeniu się procedur w trakcie modelo-

wania.

Mamy trzy zasadnicze pola dla takiej operacji. Pierw-

sze z nich to ewentualne stwierdzenie, że założony po-

developed. The role of this factor consists in preventing

excessive development concentrations which might cause

secondary negative consequences for the living conditions

of people, institutions and the natural environment.

A lot of signicance is placed in the model ORION on

the selectivity parameter not only because it applies the

mechanism of intervening opportunities as a partial model

responsible for the presentation of the ow phenomena

mentioned in the system of contacts. Actually, it could be

replaced, obviously upon an adequate change of param-

eters, by the gravity model. However, a more important

reason why the intervening opportunities should be relied

on is that selectivity, as the likelihood of accepting the po-

tential destinations of contacts, and the principle of mini-

mum energy (cost, effort, time, etc.), being the essence

of that model, proved to be a good tool to explain the ex-

isting concentration processes. This was demonstrated by

independent post-diction simulations of the development

of the structures from individual medium-sized cities,

through urban agglomerations, to urban regions, to whole

countries or parts of continents. The mechanism of inter-

vening opportunities was the driving force in the balance

movement procedures, and just like when applied in the

simulations of trafc exchange with the assigned sources

and destinations it served its objective well. Certain im-

provements of the model (e.g. tangle model) proved more

reliable than the gravity model and A.G. Wilson’s model

maximizing entropy (every version of the intervening

opportunities model applying the exponential distribu-

tion of probability also maximizes entropy anyway) [3].

It should be added that the special variants of the model

intro ducing collective selectivity as well as those which

re present the Zipf’s law type of interdependence while

using the entties’ hierarchical network of mutual accessi-

bi lity [6].

In the course of the model ORION iteration attempts

are made at developing solutions by introducing changes

whose interpretation is rather clear. That is why one can

talk about learning the procedures during modelling.

There are three basic areas for such an operation. The

rst of them is the determination if the assumed level of

predisposition for a given activity, or in other words the

evaluation of the usability of a given area to accommodate

a given activity, should change. This results from a simu-

lation experiment taking into account the known and de-

ned interdependencies in the system and that is why the

arguments in favor of correcting the predisposition are to

be analyzed. The model states that the maintaining of the

current evaluation is not reasonable and this is the learn-

ing element of the experiment which affects further de-

velopment.

The second area includes the verication of whether

the modelling of the spread of contacts exceeds the as-

sumed critical distance or other “limits” and if so, what

is the percentage of contacts going beyond standards.

The reaction of the procedure is either to stop and cancel

that simulation path or to continue and negatively affect

the source activity, depending on the tolerance assumed

for a specic category of contact and activity. A too high

number of such situations or possibly a total inability

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji /Prediction of states, modelling of processes and building the decision

to meet the assumed limitations can also result in their

change (e.g. extending the critical range). Such a lack of

realism or actually a utopian character of certain standards

is a form of learning as well.

The third area is modelling conicts. This is, however,

the least recognized area and furthermore it is the least

suitable for a reliable, numerical representation of the ef-

fects, however, the chances of achieving the suggested

conditions of functioning of the system of activities in

a specic spatial system can be evaluated in a similar way.

Models of limitations

and the need of polycentricity

These are the very conicts and possible barriers in

presenting the development picture suggested by the mod-

el that draw attention to the issue of complementing the

system with the procedures analyzing both the implemen-

tation obstacles and improvements (e.g. self-nancing)

in order to demonstrate the most favorable course of that

process. The work on that complementation is in process.

Even a bigger problem is connected with the fact that

the model ORION itself is determined by a specically

dened set of activities assigned at the outset to the com-

putation system. However, it seems recommended in to-

day’s and even more so in the expected state of changing

needs and uncertainty of resources, to cover the earlier

stage of the program development, and even the prole of

operation of the settlement units, especially in the scale of

the region, by the model control. Such a study was under-

taken by the team of the Chair already in the 1980s within

the Central Program of the Fundamental Studies titled the

“Model of Ecologically Conditioned Limitation and the

Direction of the Development of Settlement Systems”. It

assumed that the objective of the limitation of the uncon-

trolled development is to avoid the loss of ecological bal-

ance which cannot be guaranteed, at least everywhere and

in the long run, only with the use of summary bans and

other similar regulations.

The proposed model was supposed to confront on the

basis of an “input-output” matrix type simulation tool the

supply of resources and the environmental resistance with

the expectation variants in respect of providing the right

level of consumption on the part of society and its produc-

tivity level. That is why – if you actually want to analyze

that point of contact between technology and nature – the

full range of relationships, including the consumer needs,

should be included in the scope of observation, and that

scope must be considered as a whole and then the de-

mands to protect the environment become internal regula-

tors and not imposed from outside [11]. They participate

in calibrating the ows between activities, modifying the

proportions and shares, but still searching for the maxi-

mum, admissible circulation. Today, it may be the main

tool for developing the strategy of a sustainable region.

Finally, even a greater perspective, greater in the sense

of space and in respect of time, regards a rather univer-

sally understood and recognized need of introducing ef-

fective polycentricity. Obviously, this is about a long-term

and varied process. A special variant of self-controlling

ziom predyspozycji dla danej aktywności, inaczej mówiąc

ocena przydatności określonego obszaru do jej przyjęcia,

powinien ulec zmianie. Jest to wynik eksperymentu sy-

mulacyjnego uwzględniającego znane i zdeniowane za-

leżności w systemie i dlatego argumenty na rzecz korekty

predyspozycji są do prześledzenia. Model stwierdza, że

utrzymanie dotychczasowej oceny nie znajduje uzasad-

nienia i to stanowi element doświadczenia uczącego, wy-

wierającego wpływ na dalsze postępowanie.

Drugi zakres polega na sprawdzeniu, czy przebiega-

jące modelowanie rozprzestrzeniania się kontaktów nie

przekracza założonego dystansu krytycznego lub innych

„pułapów”, a jeżeli tak, to jaki procent kontaktów nara-

żony jest na takie wykroczenie poza standard. Reakcją

procedury jest tu albo przerwanie i anulowanie tej ścieżki

symulacji, albo kontynuowanie jej z negatywnym skut-

kiem dla aktywności źródłowej w zależności od przyjętej

tolerancji dla konkretnej kategorii kontaktu i aktywności.

Zbyt wielka liczba takich sytuacji, ewentualnie całkowita

niemożność spełnienia założonych ograniczeń może rów-

nież prowadzić do ich zmiany (np. poszerzenia krytycz-

nego zasięgu). Takie uznanie braku realizmu, czy wręcz

utopijnego charakteru pewnych standardów jest również

formą uczenia się.

Trzecie pole to modelowanie koniktów. Tu – jakkol-

wiek jest to dziedzina najmniej rozpoznana i do tego naj -

mniej nadająca się do wiarygodnego, numerycznego re-

prezentowania skutków – można przynajmniej ocenić,

w podobny jak wyżej sposób, szanse osiągnięcia w kon-

kretnym układzie przestrzennym postulowanych warun-

ków funkcjonowania systemu aktywności.

Modele ograniczeń

i potrzeba policentryczności

Właśnie konikty i ewentualne bariery w realizacji

obrazu zagospodarowania postulowanego przez model

stawiają na porządku dziennym sprawę uzupełnienia sys-

temu przez procedury analizujące zarówno utrudnienia,

jak i ułatwienia (np. samonansowanie) realizacyjne, aby

wskazać najkorzystniejsze ścieżki tego procesu. Prace

nad tym uzupełnieniem są w toku.

Jeszcze poważniejszy problem wiąże się z tym, że sam

model ORION zdeterminowany jest sztywno określonym,

zadanym na wejściu do aparatu obliczeniowego zestawem

aktywności. Tymczasem w dzisiejszym, a jeszcze silniej

w prognozowanym stanie zmienności potrzeb i niepew-

ności środków wydaje się wskazane objęcie modelową

kontrolą wcześniejszej fazy tworzenia programu, a nawet

prolu funkcjonowania jednostek osadniczych zwłaszcza

w skali regionu. Takiego opracowania podjął się zespół

Katedry już latach 80. ubiegłego wieku w ramach tematu

Centralnego Programu Badań Podstawowych pt. „Model

ekologicznie uwarunkowanego ograniczenia i ukierunko-

wywania rozwoju układów osadniczych”. Przyjęto tam,

że ograniczenie rozwoju niekontrolowanego ma na celu

uniknięcie załamania się równowagi ekologicznej, któ-

rej nie da się, przynajmniej wszędzie i na dłuższą metę,

zapewnić jedynie za pomocą doraźnych zakazów i tym

podobnych zabiegów.

12 Tadeusz Zipser

modelling was dedicated to the preliminary recognition of

its chances. In the course of this procedure the algorithm

distributing contacts, while moving the destinations (e.g.

workplaces) or destinations and sources (inhabitants), can

change the selectivity parameter from iteration to iteration

for every region in order to achieve the level of population

in the region known in advance. This modelling variant

conducted an “adverse” procedure, namely it started from

the reality state, trying to reach a uniform distribution. It

seems that such a procedure has never been applied be-

fore. It is supposed to serve in recognizing the chances of

relieving excessive concentration which does not provide

any benets anymore and it is only a liability. It can be

connected on a local scale (city, agglomeration) with the

idea of reverse diffusion which introduces the newly de-

veloped and rational patterns of investment in urban space

on the city edges (instead of a chaotic “sprawl”) which at

the same time slowly extends their presence towards the

system center.

Conclusions

Almost one hundred years ago, in 1920, Ignacy Drex-

ler presented his pioneering urban study titled Great Lviv

[12] where he applied a farsighted, comprehensive, and

strategic approach, signicantly emphasizing the role of

far-reaching contacts in the geographical space. The Chair

of Spatial Planning, which is trying to continue the re-

search initiated by its predecessor from Lviv as well as

apply the gained experience in practice, deals with the is-

sue of structures of urban area with the use of tools which

have been available only for a half of a century. They

enforce the formula of simulation of processes and arti-

cial experiments, focusing on quantitatively represented

“physiology” of the city and region [11]. Out of necessity,

following the great civilizational changes that took place

in the previous and this century, even the “great world”

has become the object of observations.

Translated by

Tadeusz Szałamacha

Proponowany model miał w oparciu o aparat symula-

cyjny typu macierzy „input-output” konfrontować podaż

zasobów i odporność środowiska z wariantami oczekiwań

co do zapewnienia właściwego poziomu konsumpcji spo-

łeczeństwa i jego zarabiającej na ten poziom produktyw-

ności. Dlatego – jeśli pragnie się rzeczywiście rozpatrywać

ów styk technologii i natury – należy wciągnąć w zasięg

obserwacji pełny obieg relacji, aż po repertuar potrzeb

konsumenta, i ten zakres musi być traktowany jako ca-

łość. Wówczas postulaty ochrony środowiska stają się

wewnętrznymi regulatorami nienakładanymi z zewnątrz

[11]. Biorą one udział w kalibrowaniu przepływów mię-

dzy aktywnościami, modykując proporcje i udziały, ale

stale poszukując maksymalnego, dopuszczalnego obiegu.

Dzisiaj może być to główny aparat tworzenia strategii da-

jącego się podtrzymać rozwoju regionu.

Wreszcie jeszcze większa perspektywa, większa w zna-

czeniu przestrzeni i w wymiarze czasu, dotyczy raczej po-

wszechnie zrozumiałej i uznanej potrzeby wprowadzania

efektywnej policentryczności. Siłą rzeczy chodzi o proces

długofalowy i zróżnicowany. Rozpoznaniu wstępnemu

jego szans został poświęcony specjalny wariant modelo-

wania samosterującego. W ramach tego postępowania al-

gorytm rozsyłający kontakty, dokonując przesunięć celów

(np. miejsc zatrudnienia) lub celów i źródeł (mieszkań-

ców), może zmieniać parametr selektywności z iteracji

na iterację dla każdego rejonu, aby uzyskać znaną z góry

wielkość zaludnienia w rejonie. Wariant tego modelo-

wania przeprowadzał „odwrotne” postępowanie, to jest:

rozpoczynał od stanu rzeczywistego, dążąc do osiągnię-

cia rozmieszczenia równomiernego. Jak się wydaje, takie

postępowanie nie było dotąd nigdy stosowane. Ma ono

służyć do rozpoznania szans na rozładowanie nadmiernej

koncentracji, to jest takiej, która nie przynosi już żadnej

korzyści, a tylko uciążliwości. Można to w skali lokalnej

(miasto, aglomeracja) połączyć z ideą dyfuzji wstecznej,

która wypracowane nowe i racjonalne wzorce przestrzen-

nego miejskiego zainwestowania wprowadza na obrzeżu

miasta (w miejsce chaotycznego „sprawl”), po czym po-

woli rozszerza ich obecność w kierunku centrum układu.

Podsumowanie

Prawie sto lat temu (1920) Ignacy Drexler przedsta-

wił swoje pionierskie opracowanie urbanistyczne Wielki

Lwów [12], w którym posłużył się dalekowzrocznym,

całościowym ujęciem o charakterze strategicznym, kła-

dąc wyraźny nacisk na rolę dalekosiężnych kontaktów

w przestrzeni geogracznej. W Katedrze Planowania

Przestrzennego, która w dużej mierze stara się kontynu-

ować linię badawczą swojej lwowskiej poprzedniczki,

ale także sprowadzać nabyte doświadczenia do stadium

praktycznej wiedzy, problematykę struktur zurbanizowa-

nego obszaru poddaje się narzędziom dostępnym dopiero

od półwiecza. Narzucają one formułę symulacji procesów

i sztucznych eksperymentów, koncentrując się na ilościo-

wo reprezentowanej „zjologii” miasta i regionu [11].

W ślad zaś za olbrzymimi zmianami cywilizacyjnymi

zeszłego i obecnego wieku przedmiotem obserwacji staje

się z konieczności nawet „wielki świat”.

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji /Prediction of states, modelling of processes and building the decision

Bibliografia /References

[1] Zipser T., Elliott 803 – desant nowoczesności, [w:] E. Dobierze-

jewska-Mozrzymas, A. Jezierski (red.), W poszukiwaniu jedności

– dwudziestolecie Studium Generale, Wydawnictwo UWr, Wrocław

2014, 249–260.

[2] Bagiński E. (red.), Zarys metod i technik badawczych w planowaniu

przestrzennym, Ocyna Wydawnicza PWr, Wrocław 1996.

[3] Zipser T., Sławski J., Modele procesów urbanizacji. Teoria i jej wy-

korzystanie w praktyce planowania, Studia KPZK PAN, t. 97, Pań-

stwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1988.

[4] Mynarski S. (red.), Badania przestrzenne rynku i konsumpcji. Prze-

wodnik metodyczny, PWN, Warszawa 1992, 229–230.

[5] Zipser T., The territorial production complex as a selfbalancing net-

work of spatial relations, [w:] M. Jerczyński, M.K. Bandman (ed.),

Economic Models in Regional Development, PWN, Warszawa 1976.

[6] Zipser T., Mlek M., Zipser W., Zipf’s law in hierarchically ordered

open system, „Jahrbuch fuer Regionalwissenschaft” 2011, Jg. 31,

H. 2, 93–112.

[7] Miller J.G., Systemy żywe, „Prakseologia” 1969, Nr 34, 7–264.

[8] Zipser T., Modele procesów urbanizacji – teoria i jej wykorzystanie

w praktyce planowania. Potrzeba modelu „otwartego”, „Przegląd

Geograczny” 1985, T. 57, z. 3, 283–299.

[9] Brzuchowska J., Litwińska E., Ossowicz T., Sławski J., Zipser T.

et al., Model symulacyjno-decyzyjny ORION, Oficyna Wydawnicza

PWr, Wrocław 1994.

[10] Ossowicz T., Sławski J., The allocation model ORION: its develop-

ment and applications, „Papers of the Regional Science Associa-

tion” 1989, Vol. 66, 31–46.

[11] Zipser T., Cywilizacyjne aspekty strategii rozwoju miast, [w:]

T. Domański (red.), Marketing terytorialny: strategiczne wyzwania

dla miast i regionów, Uniwersytet Łódzki, Łódź 1997, 88–97.

[12] Drexler I., Wielki Lwów, Gmina Miasta Lwowa, Lwów 1920.

Streszczenie

W artykule omawia się pewien zakres pola prac badawczych o silnym powiązaniu z praktycznymi zadaniami planowania przestrzennego. Planowanie

przestrzenne postrzega się tu jako znajdowanie możliwie najlepszych form struktury deniowanej jako rozmieszczenie elementów oraz organizację

połączeń między nimi, na potrzeby systemu, jaki tworzy aktualny stan naszej cywilizacji. Prezentuje się tu pewien wachlarz podejść wypróbowanych

w kilkudziesięcioletniej aktywności Katedry Planowania Przestrzennego na Politechnice Wrocławskiej, akcentując szczególnie ujęcia ilościowe

i techniki modelowania symulacyjnego. Z jednej strony bierze się pod uwagę obecność spontanicznie działających wielkoskalowych mechanizmów

dążących do swych stanów równowagi. Z drugiej strony stara się analizować proces dochodzenia do określonych decyzji podejmowanych przez

użytkownika systemu cywilizacyjnego, kontrolując jego założenia i dezyderaty z punktu widzenia ich obiektywnego uzasadnienia i realnego praw-

dopodobieństwa ich urzeczywistnienia.

Słowa kluczowe: urbanizacja, koncentracja osadnictwa, modelowanie symulacyjne

Abstract

The paper discusses a certain section of the eld of research with strong links to the practical tasks of spatial planning. Spatial planning is seen here

as nding the best possible forms of structure, dened as the distribution of elements and organization of connections between them for a system that

forms our current civilization. We present here a range of approaches proven in decades of activity of the Spatial Planning Department at the Wrocław

University of Science and Technology emphasizing especially the quantitative techniques of simulation modelling. On the one hand, it takes into

account the presence of spontaneous large-scale operating mechanisms striving for their equilibrium states. On the other hand, it seeks to analyze

the process of inquiry into certain decisions taken by the user of the civilization system controlling its foundation and desiderata from their objective

justication point of view and the real probability of their realization.

Key words: urbanization, concentration of settlements, modelling simulation

Profil branżowy ośrodków handlowych według

symulacji ORION

Profiles of shopping centers branches according

to ORION simulation model

Źródło/Source: Określenie wzorców sieci ośrodków

usłu go wych na podstawie modelowania numerycznego,

praca zbio ro wa pod red. T. Zipsera, raport z prac Ze -

społu Ba daw czego nr 8 Instytutu Ar chi tektury i Ur ba-

nistyki Poli tech niki Wrocławskiej, Wrocław 1978

Przewidywanie stanów, modelowanie procesów i budowanie decyzji

Tadeusz Zipser

doi:10.5277/arc160301

Streszczenie