التخطيط الحضري الذكي وتحليل البيانات المكانية لاتخاذ القرار

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

1. فهم أنواع البيانات المكانية وأهميتها في التخطيط الحضري الذكي – التمييز بين البيانات المكانية (GIS، خرائط، صور الأقمار الصناعية) والبيانات غير المكانية (الإحصاءات الديموغرافية، الاقتصادية)، وفهم قيمة دمج البيانات المكانية مع البيانات الزمنية (Time-series Spatial Data) لتحليل تغير استخدامات الأراضي والنمو الحضري، وتطبيقاتها في تحليل الوصول إلى الخدمات (Accessibility Analysis)، وتحديد أنماط الحركة السكانية (Mobility Patterns)، وتقييم المخاطر البيئية.
2. تطبيق تقنيات تحليل البيانات المكانية المتقدمة في GIS – استخدام أدوات التحليل المكاني في ArcGIS Pro و QGIS لتحليل العلاقات المكانية والأنماط والاتجاهات، بما في ذلك تحليل الكثافة (Density Analysis)، والتحليل الإحصائي المكاني (Spatial Statistics) مثل تحليل الكتلة المكانية (Cluster Analysis)، وتحليل الاستيفاء المكاني (Spatial Interpolation) (كثيرات الحدود العقلانية المحلية (LPI)، الثقل العكسي للمسافة (IDW)، الكريجينج (Kriging))، وتحليل الشبكات (Network Analysis)، وتحليل الأسطح (Surface Analysis) (الارتفاعات، المنحدرات، الاتجاهات)، وتحليل الملاءمة (Suitability Analysis)، وتحليل التكلفة-المسافة (Cost-Distance Analysis).
3. دمج تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI/ML) في التخطيط الحضري – استخدام نماذج التعلم الآلي (Random Forest، XGBoost) للتنبؤ بالنمو الحضري (Urban Growth Prediction) وتوسع المدن، وتصنيف استخدامات الأراضي (Land Use Classification) من صور الأقمار الصناعية (Satellite Imagery) والطائرات بدون طيار، والتنبؤ بأسعار العقارات في المناطق المختلفة (Real Estate Price Prediction) بناءً على عوامل مكانية (القرب من المدارس والمستشفيات ومترو الأنفاق، ومستوى الضوضاء، وجودة الهواء)، وتحليل المشاعر المكانية (Spatial Sentiment Analysis) من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.
4. إجراء تحليل متعدد المعايير المكاني (Multi-Criteria Spatial Decision Analysis – MCDA) – تطبيق منهجية MCDA (باستخدام التحليل الهرمي AHP، والتوزيع المباشر للوزن، والترجيح الخطي (WLC)) لحل مشكلات التخطيط الحضري المعقدة التي تتضمن معايير متعددة ومتعارضة أحيانًا (الاقتصادية، البيئية، الاجتماعية، التقنية). إنشاء خرائط الملاءمة النهائية، وتحليل الحساسية (Sensitivity Analysis) لتقييم مدى قوة النتائج.
5. تطوير نماذج تنبؤية مكانية لدعم التخطيط السيناريو واتخاذ القرار الاستباقي – بناء نماذج تنبؤية لتوقع النمو السكاني (Population Growth) وتوزيعه المكاني مستقبلًا، لتحديد الحاجة إلى مدارس جديدة، مستشفيات، حدائق، ومرافق عامة أخرى (Facility Location Planning)، وتوقع الطلب على النقل العام (Public Transport Demand) في أفق زمني 10-20 سنة بناءً على النمو الحضري المتوقع وتغير استخدامات الأراضي.
6. إنشاء خرائط تفاعلية ولوحات معلومات مكانية (Spatial Dashboards) – استخدام أدوات مثل ArcGIS Online، Power BI مع خرائط، أو QGIS مع إضافات الويب لإنشاء خرائط ويب تفاعلية، ولوحات معلومات مكانية متقدمة تعرض الرؤى التحليلية بوضوح، وتسمح لصانعي القرار باستكشاف البيانات بأنفسهم وتغيير الافتراضات وتحليل السيناريوهات.

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

1. مخططو المدن (Urban Planners) والجغرافيون الحضريون (Urban Geographers) في البلديات والهيئات.
2. مهندسو النقل والمياه والصرف الصحي والكهرباء والتخطيط العمراني.
3. محللو نظم المعلومات الجغرافية (GIS Analysts) في القطاعين العام والخاص.
4. مهندسو المساحة والاستشعار عن بُعد (Remote Sensing).
5. مسؤولو تطوير الأراضي وإدارة الممتلكات في الشركات الاستشارية والمطورين العقاريين.
6. باحثو وأكاديميو التخطيط الحضري والهندسة المدنية والجغرافيا ونظم المعلومات الجغرافية.
7. صانعو القرار والمسؤولون الحكوميون عن التخطيط الإقليمي والمحلي.
8. خريجو التخطيط الحضري والجغرافيا والهندسة المدنية ونظم المعلومات الجغرافية.