Kenniscentrum faculteit Digitale Media & Creatieve Industrie

Computer leert wijktypen bepalen voor heel Nederland

een studie naar het inzetten van kunstmatige intelligentie voor het bepalen van wijktypen

Verslag

Het beschrijven van een bebouwd gebied kan in algemene termen, zoals ‘in het centrum’ of ‘in een groene wijk’. Voor een meer specifieke beschrijving geeft alleen de aanduiding van een wijktype, zoals historische binnenstad, volkswijk of naoorlogse tuinstad veel informatie over het bebouwd gebied. Met de aanduiding van een wijktype worden kenmerken direct duidelijk. Denk aan bouwperiode, bouwstijl, mate van verstedelijking, type en grootte van woningen, soort en hoeveelheid groen en water, de indeling van de openbare ruimte en het wegenpatroon.

De specifieke combinatie van deze ruimtelijke eigenschappen beïnvloeden de kwetsbaarheid voor klimaatverandering en de mogelijkheden voor klimaatadaptatie. Dit kan ontwerpers en planners helpen keuzes te maken voor een specifieke locatie op basis van het wijktype. Er is behoefte aan kennis over de kwetsbaarheid van stadsbewoners door klimaatverandering en gerichte oplossingen voor een brede groep professionals. Het beroepenveld van beleidsmakers, stedenbouwkundigen en bijvoorbeeld planologen, dat zich richt op de openbare ruimte, heeft niet altijd de specialistische kennis over watermanagement of het stedelijk microklimaat die nodig is om keuzes voor klimaatadaptatiemaatregelen te maken. Inrichting van de openbare ruimte is vaak een complexe opgave met vele betrokken partijen met uiteenlopende achtergronden. Door klimaatadaptatiemaatregelen vroeg in het proces mee te nemen is de kans op mee-koppeling groter en daarmee ook de kans op uitvoering en draagvlak. Om klimaatadaptatie vroeg in het ontwerpproces mee te kunnen nemen biedt de indeling van het bebouwd gebied in wijktypen en daarbij passende maatregelen de mogelijkheid een voorselectie te maken. Met de indeling van bebouwd gebied in wijktypen kunnen aan de ene kant algemene kwetsbaarheden voor ontwikkelingen die niet klimaat robuust zijn inzichtelijk worden gemaakt. Zo blijken tuindorpen vooral kwetsbaar voor verstening van privé tuinen omdat het groen in deze wijken voor het overgrote deel particulier is. En een kwetsbaarheid van bloemkoolwijken is bijvoorbeeld de ruimte die de auto zich in deze wijken heeft toegeëigend waardoor straten en binnenhoven veel verharding hebben. Aan de andere kant maken de wijktypen het ook mogelijk generieke maatregelen voor klimaatadaptatie binnen dezelfde typologie op te stellen en te presenteren. De kenmerken van een wijktype bepalen hoe er in de straat rekening kan worden gehouden met een extremer klimaat. Zo biedt het vele publieke groen in naoorlogse tuinsteden ruimte om water bovengronds te bergen om problemen met extreme neerslag te voorkomen. De stedelijke bouwblokken daarentegen vragen eerder om (technische) oplossingen ondergronds. En veel bloemkoolwijken uit de jaren ‘70 zijn rijk aan groen rondom de huizen dat met een verbeterde toegankelijkheid een koele plek zou kunnen bieden tijdens warme dagen. Het vakgebied dat zich richt op inrichting van de openbare ruimte gebruikt in de communicatie vaak een indeling in wijktypen. Deze groep kan de wijktypenkaart inzetten om analyses en onderzoek op grotere schaal te doen naar kwetsbaarheden en oplossingen. Iedereen die minder direct werkt met wijktypen in de praktijk, kan eenvoudig met de kaart de wijktypen onderscheiden en gebruik maken van de algemene kennis die over een wijktype is gegenereerd.

Referentie Kluck, J., Kleerekoper, L. A., Erwin, S., Corpel, L., Bons, P., Arif, Z., Geisler, L., Veenbos, K., & Koekoek, A. (2023). Computer leert wijktypen bepalen voor heel Nederland: een studie naar het inzetten van kunstmatige intelligentie voor het bepalen van wijktypen . Climate Adaptation Services.
Gepubliceerd door  Kenniscentrum Techniek 1 september 2023

Publicatiedatum

sep 2023

Auteur(s)

Lisanne Corpel
Zerin Arif
Len Geisler
Koen Veenbos
Arjen Koekoek

Publicaties:

Research database