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2023-07-20Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/26889
Exploring Urban Spaces across Human-Natural systems and the Potential to Enhance City Resilience
dc.contributor.authorChen, Shanshan
dc.date.accessioned2023-07-20T11:47:57Z
dc.date.available2023-07-20T11:47:57Z
dc.date.issued2023-07-20none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/27694
dc.description.abstractIn dieser Dissertation werden vier Studien durchgeführt, um die acht Arten von Räumen in Mensch-Natur-Systemen für die Widerstandsfähigkeit von Städten vorzuschlagen, die Verbesserung von städtischen Grünflächen unter qualitativen und quantitativen Gesichtspunkten zu analysieren, die Beziehung zwischen UGSLandschaftsmerkmalen und menschlichen Emotionen zu bestimmen und das Konzept der selbstlernenden Stadt für die städtische Raumplanung zu veranschaulichen. (1). Unterschiedliche Strategien in den Acht-Typen-Räumen in Mensch-Natur-Systemen. (2). Verbesserung der städtischen Grünflächen mit natürlichem Angebot und menschlicher Nachfrage. (3). Das Konzept der selbstlernenden Stadt für urbane Nachhaltigkeit. (4) Für die städtische Nachhaltigkeit erfordert die Planung eine Neubewertung der Verbindungen zwischen den verschiedenen menschlichen und natürlichen Systemen mit den Wechselwirkungen zwischen Bedarf und Versorgung Städtische Räume sind komplex, weisen aber in verschiedenen Methoden und Konzepten Regelmäßigkeiten auf. Für eine nachhaltige Entwicklung in Städten sind kreative Denkansätze für die Umsetzung und Integration von sich überschneidenden Räumen, Elementen und Kulturen in städtischen Mensch-Natur-Systemen erforderlich. Um eine nachhaltige Stadt zu schaffen, sind urbane Räume unerlässlich.ger
dc.description.abstractThis dissertation conducts four studies to propose the eight-type spaces in human-natural systems for city resilience, to analyze the improvement of urban green spaces from quality and quantity perspectives, to determine the relationship between UGS landscape characteristics and human emotions and to illustrate the concept of city self-learning for urban space planning. (1). Different strategies in the eight-type spaces across human-natural systems. (2). Improving urban green spaces with natural supply and human demand. (3). The concept of city self-learning for urban sustainability. (4) For urban sustainability, planning requires reevaluating the connections between different human-natural systems with the interactions of demands and supplies. Dissertation title: Exploring Urban Spaces across Human-Natural systems And the Potential to Enhance City Resilience Urban spaces are complex but have regularity in several methods and concepts. For sustainable development in cities, creative ways to think about implementations and integrations utilize crossing spaces, elements, and cultures in urban human-natural systems. To make a sustainable city, urban spaces are essential.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.relation.haspart10.3390/land10121367
dc.relation.haspart10.1016/j.ufug.2022.127763
dc.relation.haspart10.1016/j.scs.2022.103944
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectstädtischer Raumger
dc.subjectKlimawandelger
dc.subjectsoziale Medien Datenger
dc.subjectMensch-Natur-Systemeger
dc.subjectstädtischer Grünraumger
dc.subjectacht Typen von Räumenger
dc.subjectstadtinternes Lernenger
dc.subjectLSTger
dc.subjectStimmungsanalyseger
dc.subjectStädtische Nachhaltigkeitger
dc.subjecturban spaceeng
dc.subjectclimate changeeng
dc.subjectsocial media dataeng
dc.subjecthuman-nature systemseng
dc.subjecturban green spaceeng
dc.subjectLSTeng
dc.subjecteight-type spaceseng
dc.subjectcity-self learningeng
dc.subjectsentiment analysiseng
dc.subjecturban sustainabilityeng
dc.subject.ddc577 Ökologienone
dc.subject.ddc758 Natur, architektonische Objekte und Stadtlandschaften, einzelne andere Themennone
dc.subject.ddc710 Raumplanung und Landschaftsarchitekturnone
dc.titleExploring Urban Spaces across Human-Natural systems and the Potential to Enhance City Resiliencenone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/27694-1
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/26889
dc.date.accepted2023-03-23
dc.contributor.refereeLakes, Tobia
dc.contributor.refereeLausch, Angela
dc.contributor.refereeLi, Junxiang
dc.subject.rvkRF 96636
dc.subject.rvkAR 27300
local.edoc.pages185none
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
bua.departmentMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätnone

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