Flashpoints Signal Hidden Inherent Instabilities in Land-Use Planning

要約

土地利用の意思決定プロセスには、世界的に広がるシステム的公平性と持続可能性への懸念を生み出してきた長い歴史があります。
定量的で最適化に基づいた計画アプローチ。
多目的土地割り当て (MOLA) は、土地利用の種類、量、場所によって計画の優先順位を明示的に評価することで、客観性と透明性を向上させる可能性を開くものと思われます。
ここでは、一般的な計画基準を備えた最適化ベースの計画アプローチが一連の不安定な「引火点」を生成し、それによって計画の優先順位の小さな変更がタイプ別の土地利用量の大規模な変化を引き起こすことを示します。
我々は、MOLA モデルで明らかになった引火点は、これらの計画要因が明示的に定式化されているか暗黙的に定式化されているかに関係なく、計画がサイト内およびサイト間の使用を調整する要因を考慮するたびに発生する、より一般的な不安定性の例であるという定量的な議論を行います。
不安定性が土地利用タイプの不明確な領域（「グレー エリア」と呼ぶ）につながることを示します。
引火点間の灰色の領域を直接マッピングすることで、可能性のある土地利用パターンの組み合わせ的に大きな空間を、より効率的で公正な結果に到達するために利害関係者を関与させることができる小さな特徴的なセットに縮小することで、定量的手法が有用性を維持できることを示します。

要約(オリジナル)

Land-use decision-making processes have a long history of producing globally pervasive systemic equity and sustainability concerns. Quantitative, optimization-based planning approaches, e.g. Multi-Objective Land Allocation (MOLA), seemingly open the possibility to improve objectivity and transparency by explicitly evaluating planning priorities by the type, amount, and location of land uses. Here, we show that optimization-based planning approaches with generic planning criteria generate a series of unstable ‘flashpoints’ whereby tiny changes in planning priorities produce large-scale changes in the amount of land use by type. We give quantitative arguments that the flashpoints we uncover in MOLA models are examples of a more general family of instabilities that occur whenever planning accounts for factors that coordinate use on- and between-sites, regardless of whether these planning factors are formulated explicitly or implicitly. We show that instabilities lead to regions of ambiguity in land-use type that we term ‘gray areas’. By directly mapping gray areas between flashpoints, we show that quantitative methods retain utility by reducing combinatorially large spaces of possible land-use patterns to a small, characteristic set that can engage stakeholders to arrive at more efficient and just outcomes.

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