Ahmed, S. (2020). Developing a systematic framework for smart urban transformation towards sustainability: in the context of Egyptian case تطوير نموذج تصوري لأداة قائمة على نظم المعلومات الجغرافية لمراقبة وتقويم الأداء الحضري لتمكين المدن المصرية من تحقيق رؤية 2030. JES. Journal of Engineering Sciences, 48(No 6), 1292-1326. doi: 10.21608/jesaun.2020.303133
Salwa A Megahed Ahmed. "Developing a systematic framework for smart urban transformation towards sustainability: in the context of Egyptian case تطوير نموذج تصوري لأداة قائمة على نظم المعلومات الجغرافية لمراقبة وتقويم الأداء الحضري لتمكين المدن المصرية من تحقيق رؤية 2030". JES. Journal of Engineering Sciences, 48, No 6, 2020, 1292-1326. doi: 10.21608/jesaun.2020.303133
Ahmed, S. (2020). 'Developing a systematic framework for smart urban transformation towards sustainability: in the context of Egyptian case تطوير نموذج تصوري لأداة قائمة على نظم المعلومات الجغرافية لمراقبة وتقويم الأداء الحضري لتمكين المدن المصرية من تحقيق رؤية 2030', JES. Journal of Engineering Sciences, 48(No 6), pp. 1292-1326. doi: 10.21608/jesaun.2020.303133
Ahmed, S. Developing a systematic framework for smart urban transformation towards sustainability: in the context of Egyptian case تطوير نموذج تصوري لأداة قائمة على نظم المعلومات الجغرافية لمراقبة وتقويم الأداء الحضري لتمكين المدن المصرية من تحقيق رؤية 2030. JES. Journal of Engineering Sciences, 2020; 48(No 6): 1292-1326. doi: 10.21608/jesaun.2020.303133
Developing a systematic framework for smart urban transformation towards sustainability: in the context of Egyptian case تطوير نموذج تصوري لأداة قائمة على نظم المعلومات الجغرافية لمراقبة وتقويم الأداء الحضري لتمكين المدن المصرية من تحقيق رؤية 2030
Architectural Engineering, Faculty of Engineering, Assiut University, Assiut, Egypt
Abstract
As a result of increased global concern about sustainability and climate change issues; developed Countries committed to finding techniques to conserve resources and achieve a balanced development. Achieving such goals requires more efficient and responsive urban management tools. Accustomed tools are ineffective to enabling cities to achieve such goals. Since 1990, global awareness has been directed towards using ICT in urban management. Creating a smart self-organizing system to manage and monitor cities' performance can accelerate improving economic competitiveness, sustainability, and quality of life. Egypt has an ambitious strategy: Egypt's 2030 vision for achieving sustainability and improving the quality of life. while current urban management systems cannot accomplish such tasks. Therefore, this paper aimed to develop a conceptual model for a GIS-based urban management tool that enabling Egyptian cities to achieve Egypt's vision 2030. To achieve this goal the researcher relied on: 1) Recognizing the city's self-organizing system and identifying the role of geographic information systems in managing the urban transformation process and monitoring the city's performance; 2) Evaluating the capability of key performance indicators that were developed to measure the achievement of Egypt's 2030 vision. To achieve the first goal, a systematic literature review was conducted; while to achieve the second goal, KPIs of Egypt's 2030 vision were assessed with using strategic objectives/KPIs matrix as well as using comparative analysis with international evaluating systems. The contribution of this paper is twofold: 1 - Theoretical contribution that built the bridge between the theory of self-organizing system and the management of cities; 2- Practical contribution represented by: a) the conceptual model, which helps in understanding the components of the smart system for monitoring and evaluating the performance of cities, and the relationship between them; and b) The evolved list of KPIs that track the city's performance in the six domains of city (economy, environment, mobility, living, community, and governance), to ensure achieving desired goals of Egypt's 2030 vision.
نتيجة للقلق العالمي المتزايد بشأن قضايا الاستدامة وتغير المناخ؛ تعهدت الدول بإيجاد وسائل للحفاظ على الموارد واحداث توازن بين مجالات التنمية. وذلك يتطلب إدارة حضرية أكثر كفاءة وأسرع استجابةً فأدوات الإدارة الحضرية التقليدية قاصرة ولا تستطيع تمكين المدن من تحقيق تلك الأهداف بالكفاءة المطلوبة. ومنذ 1990 توجه الاهتمام العالمي نحو التقنيات وتكنولوجيا المعلومات لاستخدامها كعامل محفز للتنافسية الاقتصادية والاستدامة وجودة الحياة.؛ وذلك من خلال تكوين نظام ذكي ذاتي التنظيم لإدارة ومراقبة أداء المدينة. وعلى الرغم من قيام الدولة المصرية بإعداد استراتيجية طموحة: رؤية مصر 2030 لتحقيق الاستدامة وتحسين جودة الحياة. إلا أن نظم إدارة ومراقبة المدن الحالية لا تستطيع انجاز تلك المهمة. لذلك يهدف البحث إلى تطوير نموذج تصوري لأداة مبنية على نظم المعلومات الجغرافية لتقويم أداء المدن وتمكينها وتتبع تقدمها نحو أهداف التنمية المستدامة -لتحقيق رؤية مصر 2030. لتحقيق هذا الهدف يعتمد البحث على: 1) فهم نظام الادارة الذاتية للمدينة والتعرف على دور نظم المعلومات الجغرافية في إدارة عملية التحول الحضري ومراقبة اداء المدينة؛ 2) تقييم مدى كفاية مؤشرات قياس الأداء التي تم وضعها لرصد تحقيق أهداف استراتيجية التنمية المستدامة: مصر 2030. ولتحقيق الهدف الأول تم استخدام منهجية المراجعة المنهجية للأدبيات والأبحاث العلمية المحكمة، بينما تم مراجعة الأهداف مع المؤشرات والمقارنة المرجعية لتحقيق الهدف الثاني. وتتمثل المساهمة العلمية لهذه الورقة في شقين: 1- الشق النظري والذي يعد جسر للربط بين نظرية التنظيم الذاتي ونظام إدارة وتقويم المدينة؛ 2- الشق العملي والمتمثل في النموذج التصوري والذي يساعد في فهم مكونات النظام الذكي لمراقبة وتقويم أداء المدن، والعلاقة بينها؛ كما تم رفع مستوى كفاية مؤشرات قياس الأثر لتتبع مؤشرات أداء المدينة في المجالات الست (الاقتصاد والبيئة والتنقل والمعيشة والمجتمع وادارة المدينة) مما يضمن تحقيق الأهداف المنشودة.
2- Ahvenniemi, H., Huovila, A., Pinto-Seppä, I., & Airaksinen, M. (2017). What Are the Differences between Sustainable and Smart Cities? Cities, 60, 234-245. doi:10.1016/j.cities.2016.09.009
3- Aina, Y. A. (2017). Achieving Smart Sustainable Cities with Geoict Support: The Saudi Evolving Smart Cities. Cities, 71, 49-58. doi:10.1016/j.cities.2017.07.007
4- Akbar, J., & Hakim, B. S. (1992). Crisis in the Built Environment: The Case of the Muslim City. Middle East Studies Association Bulletin, 26(1), 150-152. Retrieved from www.jstor.org/stable/23060909
5- Al-Hader, M., & Rodzi, A. (2019). The Smart City Infrastructure Development & Monitoring. Theoretical and Empirical Researches in Urban Management, 4(2 (11)), 87-94. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/24872423
6- Angelidou, M., Psaltoglou, A., Komninos, N., Kakderi, C., Tsarchopoulos, P., & Panori, A. (2018). Enhancing Sustainable Urban Development through Smart City Applications. Journal of Science and Technology Policy Management, 9(2), 146-169.
8- Battarra, R., Pinto, F., & Tremiterra, M. R. (2018). Indicators and Actions for the Smart and Sustainable City: A Study on Italian Metropolitan Cities. In R. Papa, R. Fistola, & C. Gargiulo (Eds.), Smart Planning: Sustainability and Mobility in the Age of Change (10.1007/978-3-319-77682-8_6pp. 83-107). Cham: Springer International Publishing.
9- Batty, M. (2005). Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata. Agent-Based Models, and Fractals.
10- Batty, M. (2010). Modelling Urban Development with Geographical Information Systems and Cellular Automata. Photogrammetric Record, 25(131), 320-323. doi:10.1111/j.1477-9730.2010.00593.x
12- Bibri, S. E. (2018). The Iot for Smart Sustainable Cities of the Future: An Analytical Framework for Sensor-Based Big Data Applications for Environmental Sustainability. Sustainable Cities and Society, 38, 230-253.
13- Bibri, S. E. (2019). On the Sustainability of Smart and Smarter Cities in the Era of Big Data: An Interdisciplinary and Transdisciplinary Literature Review. Journal of Big Data, 6(1), 25. doi:10.1186/s40537-019-0182-7
14- Bibri, S. E., & Krogstie, J. (2017). Smart Sustainable Cities of the Future: An Extensive Interdisciplinary Literature Review. Sustainable Cities and Society, 31, 183-212. doi:https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.02.016
15- Boonstra, B., & Boelens, L. (2011). Self-Organization in Urban Development: Towards a New Perspective on Spatial Planning. Urban Research & Practice, 4, 99-122. doi:10.1080/17535069.2011.579767
16- Chen, X., & He, K. (2017). The Function of Gis in the Smart City Construction. Paper presented at the Smart Computing and Communication, Cham.
21- Geertman, S., Allan, A., Pettit, C., & Stillwell, J. (2017). Introduction to ‘Planning Support Science for Smarter Urban Futures’. In S. Geertman, A. Allan, C. Pettit, & J. Stillwell (Eds.), Planning Support Science for Smarter Urban Futures (10.1007/978-3-319-57819-4_1pp. 1-19). Cham: Springer International Publishing.
22- Giffinger, R., Fertner, C., Kramar, H., Kalasek, R., Milanović, N., & Meijers, E. (2007). Smart Cities-Ranking of European Medium-Sized Cities. Rapport technique, Vienna Centre of Regional Science.
23- Hakim, B. (2016). Mediterranean Urbanism: Springer.
26- Jing, C., Du, M., Li, S., & Liu, S. (2019). Geospatial Dashboards for Monitoring Smart City Performance. Sustainability, 11(20). doi:10.3390/su11205648
28- Li, W., Batty, M., & Goodchild, M. F. (2020). Real-Time Gis for Smart Cities. International Journal of Geographical Information Science, 34(2), 311-324. doi:10.1080/13658816.2019.1673397
29- Machado Junior, C., Nassif Mantovani Ribeiro, D. M., da Silva Pereira, R., & Bazanini, R. (2018). Do Brazilian Cities Want to Become Smart or Sustainable? Journal of Cleaner Production, 199, 214-221. doi:10.1016/j.jclepro.2018.07.072
30- McArdle, G. (2018). Data and the City: Typeset in Times New Roman.
31- Moroni, S., Rauws, W., & Cozzolino, S. (2019). Forms of Self-Organization: Urban Complexity and Planning Implications. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 10.1177/2399808319857721, 2399808319857721. doi:10.1177/2399808319857721
32- Narraway, C. L., Davis, O. S. P., Lowell, S., Lythgoe, K. A., Turner, J. S., & Marshall, S. (2019). Biotic Analogies for Self-Organising Cities. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 10.1177/2399808319882730, 2399808319882730. doi:10.1177/2399808319882730
33- Nations, U. (2014). World Urbanization Prospects: The 2014 Revision, Highlights. Retrieved from NewYork: https://esa.un.org/unpd/wup
35- Peňaška, M., & Veľas, A. (2019). Possibilities of Tracking City Indicators in the Sense of the Smart City Concept. Transportation Research Procedia, 40, 1525-1532. doi:https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.07.211
36- Portugali, J. (2000). Self-Organizing Cities. In J. Portugali (Ed.), Self-Organization and the City (10.1007/978-3-662-04099-7_4pp. 49-72). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
37- Rauws, W., Cozzolino, S., & Moroni, S. (2020). Framework Rules for Self-Organizing Cities: Introduction. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 47(2), 195-202. doi:10.1177/2399808320905377
40- Shah, M. N., Nagargoje, S., & Shah, C. (2017, 2017//). Assessment of Ahmedabad (India) and Shanghai (China) on Smart City Parameters Applying the Boyd Cohen Smart City Wheel. Paper presented at the Proceedings of the 20th International Symposium on Advancement of Construction Management and Real Estate, Singapore.
41- Sharifi, A. (2020). A Typology of Smart City Assessment Tools and Indicator Sets. Sustainable Cities and Society, 53, 101936. doi:https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101936
43- Tiwari, A., & Jain, K. (2014). Gis Steering Smart Future for Smart Indian Cities. International Journal of Scientific and Research Publications, 4(8), 442-446.
45- Yan, J., Liu, J., & Tseng, F.-M. (2018). An Evaluation System Based on the Self-Organizing System Framework of Smart Cities: A Case Study of Smart Transportation Systems in China. Technological Forecasting and Social Change, 10.1016/j.techfore.2018.07.009. doi:10.1016/j.techfore.2018.07.009
View on SCiNiTO
Top