2017美赛E题O奖一篇

在城市发展领域，快速的城市蔓延（urban sprawl）所带来的问题变得越来越重要。城市蔓延是指城市无序扩张，对环境、社会和经济都产生不利影响，比如基础设施的过度延伸、生态环境的破坏、公共交通系统的效率低下以及对周边乡村地区的过度影响。因此，对城市的“智能增长”（smart growth）进行建模成为了城市规划理论中的一个重要课题。智能增长是指更加高效、可持续的城市发展模式，它强调在有限的预算下，平衡社会、经济和环境三方面的效益。 在这篇获奖论文中，参赛队伍通过建立一个三维基线立方模型来衡量城市智能增长的成功。这个模型的三个维度分别是经济发展指数（EDI）、社会正义指数（SJI）和环境绩效指数（EPI），它们分别用来衡量城市增长的经济状况、社会状况和环境状况。一个增长状态被映射为立方体中的一个向量，而理想智能增长向量则由立方体的对角线来表示。通过比较城市增长的向量与理想向量，可以直接知道当前城市增长计划在多大程度上符合智能增长原则。城市向量与理想向量之间的角度代表了城市的可持续性。角度越小，说明城市越可持续；向量的长度代表了增长的速度，长度越大，表明城市增长速度越快。 论文中还提到，交通包括总预算的七个组成部分：基础设施服务、环境服务、教育服务、健康服务、开发服务以及其他服务。为了评估这些组成部分对EPI、SJI和EDI的影响，研究队伍更新了基线立方模型，形成了改进的立方模型。通过使用过去几年中收集的该城市的统计数据来估算这些参数，研究者可以找到最优化模型。 此外，论文还探讨了如何在预算有限的情况下，为城市智能增长计划找到最佳的预算分配方案。他们认为，通过优化城市增长向量的角度和长度，可以实现这一目标。为此，研究队伍将角度和长度集成到一个智能增长指数（Smart Growth Index, SGI）中，并增加了一个参数μ，用以展示政策制定者在两个元素之间权衡的重要性。他们的任务基于这些假设，找出最佳的预算分配方案。 综合以上内容，这篇论文在城市规划和智能增长研究领域提出了一个三维量化评估模型，并通过模拟分析特定城市（如惠灵顿和爱丁堡）的增长计划，讨论了如何在有限的预算约束下，优化城市增长的经济、社会和环境效益，实现可持续发展的目标。通过模型的评估，政策制定者可以更清晰地了解当前城市增长计划的优势和劣势，并据此调整预算和政策，以促进城市的智能增长。