Innovative Approaches to Sustainable Urban Planning: Analysing Current Trends

Journal of Studies in Science and Engineering, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.53898/josse2025527
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.