to a wide body of users SIENA was b

to a wide body of users SIENA was built within a Geographic Information System (GIS). Generality is aspired by pooling information from a sample of real-world cities to inform the development of a typical urban area rather than building a representation of a specific city. This generalisation of information allows to explore broad trends rather than unique or outlier observations specific to one city. At the same time, SIENA strives to maximise realism by rooting its development
on structural and design rules obtained from the statistical exploration of these real-world cities. It was developed probabilistically which has the additional advantage that the uncertainties inherent in environmental data can be accounted for by allowing a range of values rather than a single value. SIENA offers a novel tool to address some of the fundamental challenges faced by environmental health studies in urban settings. Possible applications of this user-controlled urban simulation model in the context of exposure science and health risk assessment are many. They include:
the development and testing of new models such as models of pedestrian flow, urban air pollution or micro-environments
under conditions that the user can control;
exploring uncertainties in exposure assessments (e.g. data gaps or the effects of unmeasured processes such as population movements and migration) and assessing their potential influence on the outcome of the analysis;
research into spatial processes and relationships operating in urban areas relating to environmental health and in how these might be affected by different scenarios (e.g. introduction of congestion charging, change of flight path);
investigating the possible effects of such policies to show how these might play out across a heterogeneous urban population (e.g. who will gain and who will lose) allowing for the ex-ante assessment of potentially expensive and negative outcomes of policy decisions. SIENA provides the spatial platform and data infrastructure to support these and other applications. Its pre-eminent strength compared to simulations of real-world cities lies in its flexibility to modify and manipulate the properties and appearance of the urban system (e.g. to alter the spatial pattern of the urban infrastructure,
to change the demographic composition, to vary exposureresponse functions for specific health endpoints). Without any
feasibility restrictions Monte Carlo-type analyses can be conducted by repeated random sampling of parameter values of the urban properties.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ร่างกายทั้งผู้ เซียนาถูกสร้างขึ้นภายในเป็นทางภูมิศาสตร์ระบบสารสนเทศ (GIS) Generality เป็น aspired โดยร่วมกันข้อมูลจากตัวอย่างของจริงเมืองทูลการพัฒนาเมืองโดยทั่วไป มากกว่าที่สร้างตัวแทนของเมืองเฉพาะ Generalisation นี้ข้อมูลช่วยให้การสำรวจแนวโน้มที่กว้าง มากกว่าเฉพาะ หรือ outlier สังเกตเฉพาะเมืองหนึ่ง ในเวลาเดียวกัน เซียนาที่มุ่งมั่นเพื่อเพิ่มความสมจริง โดย rooting การพัฒนากฎโครงสร้างและการออกแบบที่ได้รับจากการสำรวจทางสถิติของเมืองเหล่านี้จริง มันถูกพัฒนา probabilistically ซึ่งมีข้อดีเพิ่มเติมที่ไม่แน่นอนในสิ่งแวดล้อมข้อมูลสามารถจะลงบัญชี โดยให้มีค่ามากกว่าค่าเพียงค่าเดียว เซียนาเสนอเครื่องมือนวนิยายเพื่อของความท้าทายพื้นฐานกับการศึกษาสุขภาพสิ่งแวดล้อมในการตั้งค่าเมือง โปรแกรมประยุกต์สามารถรุ่นนี้ควบคุมผู้ใช้การจำลองเมืองในบริบทของแสงวิทยาศาสตร์และสุขภาพประเมินความเสี่ยงได้มาก รวม: การพัฒนาและทดสอบรูปแบบใหม่เช่นรูปแบบของกระแสคนเดินเท้า มลพิษทางอากาศที่เมือง หรือไมโครสภาพแวดล้อมภายใต้เงื่อนไขที่ผู้ใช้สามารถควบคุม ความไม่แน่นอนในการประเมินความเสี่ยง (เช่นช่องว่างของข้อมูลหรือผลกระทบของกระบวนการ unmeasured ความเคลื่อนไหวของประชากรและการย้าย) สำรวจและประเมินผลเป็นผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ งานวิจัยในพื้นที่กระบวนการและความสัมพันธ์ของการดำเนินงาน ในพื้นที่เขตเมืองที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพสิ่งแวดล้อม และวิธีเหล่านี้อาจได้รับผลกระทบจากสถานการณ์ต่าง ๆ (เช่นแนะนำชาร์จแออัด การเปลี่ยนเส้นทางบิน); ตรวจสอบผลเป็นไปได้ของนโยบายดังกล่าวเพื่อแสดงวิธีเหล่านี้อาจเล่นออกข้ามประชากรเมืองแตกต่างกัน (เช่นที่จะได้รับและที่จะสูญเสีย) ช่วยให้การประเมินอดีตอีกอาจมีราคาแพง และลบผลลัพธ์ของการตัดสินใจนโยบาย เซียนาแสดงปริภูมิแพลตฟอร์มและข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสนับสนุนเหล่านี้และโปรแกรมอื่น ๆ ความแข็งแรงก่อนอีกเมื่อเทียบกับจำลองเมืองจริงอยู่ในความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยน และจัดการคุณสมบัติและลักษณะของระบบการเมือง (เช่นการเปลี่ยนรูปแบบพื้นที่ของโครงสร้างพื้นฐานเมืองการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบทางประชากร การเปลี่ยนฟังก์ชัน exposureresponse สำหรับปลายทางเฉพาะสุขภาพ) โดยไม่ต้องมีข้อจำกัดความเป็นไปได้วิเคราะห์ชนิดของ Monte Carlo สามารถดำเนินการ โดยการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มซ้ำค่าพารามิเตอร์คุณสมบัติเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อร่างกายที่กว้างของผู้ใช้ SIENA ถูกสร้างขึ้นภายในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ทั่วไปจะสร้างแรงบันดาลใจโดยร่วมกันข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างของเมืองโลกแห่งความจริงที่จะแจ้งให้การพัฒนาของเขตเมืองโดยทั่วไปมากกว่าการสร้างตัวแทนของเมืองที่เฉพาะเจาะจง ลักษณะทั่วไปของข้อมูลนี้จะช่วยให้การสำรวจแนวโน้มในวงกว้างมากกว่าที่สังเกตไม่ซ้ำกันหรือขอบเขตที่เฉพาะเจาะจงไปอีกเมืองหนึ่ง ในเวลาเดียวกัน, SIENA มุ่งมั่นที่จะเพิ่มความสมจริงโดยการทำลายการพัฒนาของ
กฎโครงสร้างและการออกแบบที่ได้รับจากการสำรวจสถิติของเมืองโลกแห่งความจริงเหล่านี้ ได้รับการพัฒนาความน่าจะเป็นที่มีประโยชน์เพิ่มเติมว่าความไม่แน่นอนอยู่ในข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่สามารถนำมาใช้โดยให้ช่วงของค่ามากกว่าค่าเดียว เซียน่ามีเครื่องมือใหม่ในการอยู่บางส่วนของความท้าทายพื้นฐานที่ต้องเผชิญกับการศึกษาสุขภาพสิ่งแวดล้อมในการตั้งค่าในเมือง การใช้งานที่เป็นไปได้ของแบบจำลองเมืองที่ผู้ใช้ควบคุมนี้ในบริบทของวิทยาศาสตร์การสัมผัสและการประเมินความเสี่ยงต่อสุขภาพเป็นจำนวนมาก พวกเขารวมถึง
การพัฒนาและการทดสอบรูปแบบใหม่ ๆ เช่นแบบจำลองการไหลของคนเดินเท้า, มลพิษทางอากาศในเมืองหรือไมโครสภาพแวดล้อม
ภายใต้เงื่อนไขที่ผู้ใช้สามารถควบคุม;
สำรวจความไม่แน่นอนในการประเมินผลการเปิดรับ (เช่นช่องว่างข้อมูลหรือผลกระทบของกระบวนการไม่สามารถวัดได้เช่นประชากร การเคลื่อนไหวและการอพยพ) และการประเมินศักยภาพของพวกเขามีอิทธิพลต่อผลของการวิเคราะห์;
การวิจัยในกระบวนการเชิงพื้นที่และความสัมพันธ์กับการดำเนินงานในพื้นที่เขตเมืองที่เกี่ยวข้องกับสิ่งแวดล้อมและสุขภาพในวิธีการเหล่านี้อาจจะมีผลกระทบจากสถานการณ์ที่แตกต่างกัน (เช่นการแนะนำของการชาร์จความแออัดของการเปลี่ยนแปลงของเที่ยวบิน เส้นทาง)
ตรวจสอบผลกระทบที่เป็นไปได้ของนโยบายดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าเหล่านี้อาจเล่นออกทั่วประชากรในเมืองที่แตกต่างกัน (เช่นผู้ที่จะได้รับและผู้ที่จะสูญเสีย) เพื่อให้สามารถประเมินอดีตเดิมพันของผลลัพธ์ที่อาจมีราคาแพงและเชิงลบของการตัดสินใจเชิงนโยบาย SIENA ให้แพลตฟอร์มเชิงพื้นที่และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเพื่อสนับสนุนเหล่านี้และโปรแกรมอื่น ๆ ความแข็งแรง pre- เด่นเมื่อเทียบกับแบบจำลองของเมืองโลกแห่งความจริงที่อยู่ในความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนและจัดการกับคุณสมบัติและลักษณะของระบบในเมือง (เช่นการปรับเปลี่ยนรูปแบบการกระจายตัวของโครงสร้างพื้นฐานในเมือง,
การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบทางด้านประชากรศาสตร์ที่แตกต่างกันไป exposureresponse ฟังก์ชั่นสำหรับอุปกรณ์ปลายทางสุขภาพเฉพาะ) โดยไม่ต้องมี
ข้อ จำกัด ความเป็นไปได้มอนติคาร์โลวิเคราะห์ชนิดสามารถดำเนินการโดยการสุ่มแบบซ้ำของค่าพารามิเตอร์ของคุณสมบัติในเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อร่างกายที่กว้างของผู้ใช้เซียนาถูกสร้างขึ้นในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( GIS ) สภาพทั่วไปเป็นที่ใฝ่ฝัน โดยรวมข้อมูลจากตัวอย่างของเมืองจริงแจ้งการพัฒนาชุมชนเมืองทั่วไปมากกว่าการสร้างการเป็นตัวแทนของเมืองที่เฉพาะเจาะจงนี้ generalisation ข้อมูลจะช่วยให้การสำรวจแนวโน้มในวงกว้างมากกว่าที่เป็นเอกลักษณ์หรือค่าสังเกตเฉพาะในเมืองหนึ่ง ในเวลาเดียวกัน เซียนา มุ่งมั่นที่จะเพิ่มความสมจริงด้วยราก
การพัฒนาของกฎและออกแบบโครงสร้างที่ได้จากการสำรวจสถิติของเมืองจริงเหล่านี้มันถูกพัฒนา probabilistically ที่มีประโยชน์เพิ่มเติมที่ความไม่แน่นอนที่มีอยู่ในข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมสามารถคิดโดยให้ช่วงของค่าที่มากกว่าค่าเดียว เซียนา มีเครื่องมือใหม่เพื่อแก้ไขบางส่วนของพื้นฐานความท้าทายที่เผชิญ โดยการศึกษาด้านอนามัยสิ่งแวดล้อม ในการตั้งค่าในเมืองการใช้งานที่เป็นไปได้ของผู้ใช้ควบคุมเมืองจำลองโมเดลในบริบทของการวิทยาศาสตร์ และการประเมินความเสี่ยงด้านสุขภาพเป็นจำนวนมาก พวกเขารวม :
การพัฒนาและทดสอบรูปแบบใหม่ เช่น แบบจำลองการไหลของคนเดินเท้า , มลพิษอากาศในเมือง หรือไมโครสภาพแวดล้อม
ภายใต้เงื่อนไขที่ผู้ใช้สามารถควบคุม ;
สำรวจความไม่แน่นอนในการประเมินความเสี่ยง ( เช่นข้อมูลช่องว่างหรือผลของกระบวนการซึ่งวัดไม่ได้ เช่น การเคลื่อนไหวของประชากรและการอพยพย้ายถิ่น ) และการประเมินอิทธิพลศักยภาพของพวกเขาในผลของการวิเคราะห์วิจัยในพื้นที่และความสัมพันธ์
กระบวนการดำเนินงานในเขตเมืองที่เกี่ยวข้องกับสิ่งแวดล้อม และในวิธีการเหล่านี้อาจจะได้รับผลกระทบจากสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ( เช่นการ congestion ชาร์จ เปลี่ยนเส้นทางการบิน ) ;
ตรวจสอบผลกระทบของนโยบายดังกล่าวเพื่อแสดงวิธีการเหล่านี้อาจเล่นในประชากรในเมืองที่แตกต่างกัน ( เช่นผู้ที่จะได้รับและผู้ที่จะสูญเสีย ) อนุญาตให้อดีตก่อนการประเมินอาจแพง และลบผลลัพธ์ของการตัดสินใจนโยบาย เซียนาแสดงแพลตฟอร์มเชิงพื้นที่ และข้อมูลพื้นฐานเพื่อสนับสนุนการเหล่านี้และโปรแกรมอื่น ๆของความแข็งแรงเมื่อเทียบกับก่อนใช้จำลองของเมืองซึ่งตั้งอยู่ในความยืดหยุ่นในการแก้ไขและจัดการกับคุณสมบัติและลักษณะของระบบเมือง ( เช่น ปรับเปลี่ยนรูปแบบเชิงพื้นที่ของโครงสร้างพื้นฐานของเมือง
เปลี่ยนองค์ประกอบ ลักษณะทางประชากรแตกต่างกัน ฟังก์ชัน exposureresponse สำหรับข้อมูลสุขภาพที่เฉพาะเจาะจง )
โดยไม่ต้องใด ๆข้อ จำกัด ใน Monte Carlo ประเภทวิเคราะห์สามารถดำเนินการโดยซ้ำ สุ่มค่าพารามิเตอร์คุณสมบัติของเมือง