Innovative Approaches to Sustainable Urban Planning: Analysing Current Trends

Journal of Studies in Science and Engineering, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53898/josse2025527
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper aims to investigate innovative approaches to sustainable urban planning, focusing on contemporary trends and technologies. The study includes a comprehensive review of relevant international research, along with examples of practical implementations of the findings. Traditional sustainable urban planning methods, such as zoning and compact development, are now complemented by innovative strategies that consider the intricate interplay between economy, society, and ecology. In 2024, cities confront temperature fluctuations and elevated carbon emissions from energy production, heating, industry, and transportation. Sustainable cities, such as Reston, Virginia, may face enduring challenges despite technological advancements. Artificial intelligence facilitates urban planning through data analysis and pattern recognition, while generative adversarial networks and transformers improve design and data processing functionalities. Geoinformation technology, digital twins, and green spaces enhance urban resource management and elevate air quality. Smart city solutions, including IoT, big data, and circular economy practices, are reducing emissions and enhancing infrastructure. Deep-learning algorithms surpass conventional techniques in land use categorization, facilitating sustainable urban planning. The findings are crucial for optimizing urban planning and land management, as well as identifying innovative solutions that contribute to more sustainable and resilient urban environments.