Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Quantitative Assessment in Sustainable Digital Urban Planning using Multi-Criteria Decision Analysis
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2019 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

Mass migration to cities has led to a a huge increase in research into urban environmentalsustainability, its assessment and methods to improve it. This thesisfocuses on the theme of multi-criteria decision analysis (MCDA) in digitalurban planning. It addresses the question of how useful such methods wouldbe in quantitative assessment of the environmental sustainability potential ofurban areas in the planning stage. This paper discusses potential methods tobuild an environmental sustainability scoring system for urban areas, choosesthe most promising and applies it to a case study urban area. This is intendedto be a proof of concept piece on whether the application of MCDA to digitalurban planning is feasible and useful. This method is then evaluated basedon its limitations, consistency, robustness to changes in input and on the opinionsof experts in the fields of sustainability and digital urban planning. Itis found that the method proposed, a combination of the AHP and MAUTdecision analysis methods, has several advantages in creating representativesustainability scores and incorporating expert opinions, but is difficult to scaleto include many criteria and requires a high level of input. It is suggested thatfurther research in this area into more scalable MCDA methods would be beneficial,and increasing the reliability and availability of urban environmentaldata would be highly useful for this field.

Abstract [sv]

Massmigration till städer har lett till en enorm ökning av forskning inom hållbarheti stadsmiljöer, dess bedömning och metoder för att förbättra det. Dennaavhandling fokuserar på temat ’multi-criteria decision analysis’ (MCDA, beslutsanalysav flera kriterier) i digital stadsplanering. Den adresserar fråganom hur användbara sådana metoder skulle vara vid kvantitativ bedömning avden miljömässiga hållbarhetspotentialen av stadsområden i planeringsstadiet.Vidare diskuteras potentiella metoder för att ta fram ett poängsystem i miljömässighållbarhet för stadsområden, där den mest lovande väljs och appliceraspå en fallstudie. Detta är meningen att fungera som en konceptvalidering överom appliceringen av MCDA till digital stadsplanering är möjligt och användbart.Metoden utvärderas sedan baserat på dess begränsningar, pålitlighet, robusthettill förändringar i input och med åsikter från experter inom områdenahållbarhet samt digital stadsplanering. Det visas att den föreslagna metoden,en kombination av AHP ochMAUT beslutsanalysmetoderna, har flera fördelarnär det kommer till att skapa representativa hållbarhetspoäng och inkorporeraexpertåsikter, men är svår att skala för att inkludera många kriterier och kräveren stor mängd input. Det föreslås att ytterligare forskning inom detta områdemed mer skalbara MCDA metoder skulle vara lönsamt, samt att öka pålitlighetenoch tillgängligheten av miljödata inom stadsområden skulle vara väldigtanvändbart för detta område.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 82
Series
TRITA-EECS-EX ; 2019:281
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-254411OAI: oai:DiVA.org:kth-254411DiVA, id: diva2:1331945
Examiners
Available from: 2019-06-27 Created: 2019-06-27 Last updated: 2019-06-27Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(10495 kB)26 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 10495 kBChecksum SHA-512
3c650a9e5c2c1d674e4a1b3b48b1901ff4e2ae02b014a79a20974f9050352eb12b63db32427d8112bb2e118ea2ca1f8d351c47ecd91686e58fc1732da30025f7
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Engineering and Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 26 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 45 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf