English
Język Polski
Identyfikacja zagrożeń wpływających na ryzyko rewitalizacji miejskiej terenów poprzemysłowych
DOI:
https://doi.org/10.24425/ace.2025.153337Abstrakt
Jednym z głównych problemów obszarów wysoce zurbanizowanych jest pojawianie się terenów, które ulegają stopniowej degradacji. Proces ten spowodowany jest przede wszystkim likwidacją przedsiębiorstw, które nie zdołały przystosować się do realiów gospodarki oraz brakiem nakładów inwestycyjnych. Obszary poprzemysłowe to zwykle duże, zróżnicowane i zanieczyszczone kompleksy związane głównie z przemysłem lekkim i ciężkim posiadające często walory historyczne i lokalizacyjne. Obecnie zauważa się wzrost zainteresowania władz europejskich miast tego typu terenami, które mogą zostać zrewitalizowane, tworząc m.in. miejsca wypoczynku i rekreacji. Szczególnym przypadkiem obszarów poprzemysłowych są całe dzielnice miast, które oprócz struktur przemysłowych pełnią także funkcje mieszkaniowe czy usługowe. Przykładem tego rodzaju struktury jest Letnica, będąca dzielnicą Gdańska. Pomimo dogodnej lokalizacji, występowały tu stagnacja gospodarcza, problemy infrastrukturalne, przestrzenne i społeczne. Jednym z poważniejszych problemów Letnicy była degradacja w wymiarze technicznym. Zespół robotniczej zabudowy mieszkaniowej, wzniesiony na przełomie XIX i XX wieku, oraz infrastruktura przed rozpoczęciem rewitalizacji znajdowała się w bardzo złym stanie technicznym. Ponad 60% wszystkich budynków dzielnicy posiadała wartości kulturowe, które ulegały stopniowemu niszczeniu i zanikały ze względu na brak działań renowacyjnych. Konieczność zachowania wartości kulturowych, a jednocześnie przystosowania przestrzeni do nowej rzeczywistości, zmusza do weryfikacji zagrożeń mających wpływ na proces rewitalizacji. W artykule autorzy podejmują próbę utworzenia rankingu zagrożeń rewitalizacji obszaru poprzemysłowego. Przeprowadzono analizę statystyczną poprzedzoną zebraniem danych w postaci ocen prawdopodobieństwa oraz skutków zaistnienia zidentyfikowanych czynników ryzyka rewitalizacji. Ranking ten utworzono w celu wskazania czynników, które są kluczowe w kontekście szacowania ryzyka rewitalizacji. Biorąc pod uwagę przeprowadzoną analizę statystyczną należy stwierdzić, że powstały ranking odzwierciedla rzeczywisty poziom istotności poszczególnych czynników ryzyka rewitalizacji obszaru poprzemysłowego. Wyniki przeprowadzonych badań wskazują ponadto, iż zakłócenia w realizacji zadań budowlanych spowodowane są m.in. następującymi przyczynami: - napięty harmonogram i ograniczony czas realizacji procesów budowlanych, - problemy z komunikacją i przepływem aktualnych oraz wiarygodnych informacji, - realizacja nietypowych robót i unikatowych rozwiązań, - problemy logistyczne wynikające z jednoczesnej obecności na placu budowy inwestora, wykonawcy, podwykonawcy, mieszkańców dzielnicy. Genezą większości zaistniałych problemów okazał się brak dogłębnej analizy źródeł i czynników ryzyka. Niektóre spośród przyczyn skutkujących opóźnieniami działań podejmowanych na placu budowy i zwiększeniem kosztów, były efektem niemożliwych do przewidzenia błędów popełnionych na etapie planowania. Pozostałe spowodowane były tzw. „czynnikiem ludzkim”, przejawiającym się między innymi zaniedbaniami, niedopatrzeniami, brakiem kompetencji oraz przekazywaniem nieaktualnych i nie w pełni zweryfikowanych informacji.Bibliografia
[1] L. Salvati and G. R. Lamonica, “Containing urban expansion: Densification vs greenfield development, sociodemographic transformations and the economic crisis in a Southern European City, 2006-2015”, Ecological Indicators, vol. 110, 2020, doi: 10.1016/j.ecolind.2019.105923.
[2] D. Hou, A. Al-Tabbaa, D. O’Connor, Q. Hu, Y.G. Zhu, L. Wang, N. Kirkwood, Y.S. Ok, D.T.W. Tsang, N.S. Bolan, and J. Rinklebe, “Sustainable remediation and redevelopment of brownfield sites”, Nature Reviews Earth & Environment, vol. 4, no. 4, pp. 271-286, 2023, doi: 10.1038/s43017-023-00404-1.
[3] E. Radziszewska-Zielina, D. Adamkiewicz, B. Szewczyk, and O. Kania, “Decision-Making Support for Housing Projects in Post-Industrial Areas”, Sustainability, vol. 14, no. 6, 2022, doi: 10.3390/su14063573.
[4] C. Agaliotou, “Reutilization of Industrial Buildings and Sites in Greece Can Act as a Lever for the Development of Special Interest/Alternative Tourism”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 175, pp. 291-298, 2015, doi: 10.1016/j.sbspro.2015.01.1203.
[5] S. Martinat, J. Navratil, J.B. Hollander, J. Trojan, P. Klapka, P. Klusacek, and D. Kalok, “Re-reuse of regenerated brownfields: Lessons from an Eastern European post-industrial city”, Journal of Cleaner Production, vol. 188, pp. 536-545, 2018, doi: 10.1016/j.jclepro.2018.03.313.
[6] M.T. Dmitruk, “Analysis of the Objectives and the Level of Implementation of the Spatial Development Plan of the Central Coal Region – the Lublin Coal Basin (CRW-LZW)”, Archives of Mining Sciences, vol. 66, no. 4, pp. 543-560, 2021, doi: 10.24425/ams.2021.139596.
[7] K. Tureckova, S. Martinat, J. Skrabal, P. Chmielova, and J. Nevima, “How local Population Perceive Impact of Brownfields on the Residential Property Values: Some Remarks from Post-Industrial Areas in the Czech Republic”, Geographia Technica, vol. 12, no. 2, pp. 150-164, 2017, doi: 10.21163/GT_2017.122.13.
[8] M. Burinskienė, V. Bielinskas, A. Podviezko, V. Gurskienė, and V. Maliene, “Evaluating the Significance of Criteria Contributing to Decision-Making on Brownfield Land Redevelopment Strategies in Urban Areas”, Sustainability, vol. 9, no. 5, 2017, doi: 10.3390/su9050759.
[9] K. Lenartowicz and A. Ostręga, “Revitalisation of post-industrial areas through the preservation of technical heritage in Poland”, AGH Journal of Mining and Geoengineering, vol. 36, no. 2, pp. 181-192, 2012.
[10] A. Ostręga and M. Cała, “Assessing the Value of Landscape Shaped by the Mining Industry – A Case Study of the Town of Rydułtowy, Poland”, Archives of Mining Sciences, vol. 65, no. 1, pp. 3-18, 2020, doi: 10.24425/ams.2020.132702.
[11] A. Sobotka and A. Radziejowska, “Risk analysis in the realization of buildings in revitalized areas”, Archives of Civil Engineering, vol. 65, no. 3, pp. 113-126, 2019, doi: 10.2478/ace-2019-0038.
[12] E. Radziszewska-Zielina, G. Śladowski, and M. Sibielak, “Planning the reconstruction of a historical building by using a fuzzy stochastic network”, Automation in Construction, vol. 84, pp. 242-257, 2017, doi: 10.1016/j.autcon.2017.08.003.
[13] B. Nowogońska, “Intensity of Damage in the Aging Process of Buildings”, Archives of Civil Engineering, vol. 66, no. 2, pp. 19-31, 2020, doi: 10.24425/ace.2020.131793.
[14] H. Anysz, J. Rosłon, and A. Foremny, “7-Score Function for Assessing the Strength of Association Rules Applied for Construction Risk Quantifying”, Applied Sciences, vol. 12, no. 2, 2022, doi: 10.3390/app12020844.
[15] F. AL-Sahar, A. Przegalińska, and M. Krzemiński, “Risk assessment on the construction site with the use of wearable technologies”, Ain Shams Engineering Journal, vol. 12, no. 4, pp. 3411-3417, 2021, doi: 10.1016/j.asej.2021.04.006.
[16] J. Rusek, K. Tajduś, K. Firek, and A. Jędrzejczyk, “Score-based Bayesian belief network structure learning in damage risk modeling of mining areas building development”, Journal of Cleaner Production, vol. 296, 2021, doi: 10.1016/j.jclepro.2021.126528.
[17] L. Kaikkonen, T. Parviainen, M. Rahikainen, L. Uusitalo, and A. Lehikoinen, “Bayesian Networks in Environmental Risk Assessment: A Review”, Integrated Environmental Assessment and Management, vol. 17, no. 1, pp. 62-78, 2021, doi: 10.1002/ieam.4332.
[18] A. Leśniak and F. Janowiec, “Risk assessment of additional works in railway construction investments using the Bayes network”, Sustainability, vol. 11, no. 19, 2019, doi: 10.3390/su11195388.
[19] J. Navratil, K. Picha, S. Martinat, P.C. Nathanail, K. Tureckova, and A. Holesinska, “Resident’s preferences for urban brownfield revitalization: Insights from two Czech cities”, Land Use Policy, vol. 76, pp. 224-234, 2018, doi: 10.1016/j.landusepol.2018.05.013.
[20] M.S. Haigh and J.A. List, “Do Professional Traders Exhibit Myopic Loss Aversion? An Experimental Analysis”, The Journal of Finance, vol. 60, no. 1, pp. 523-534, 2005, doi: 10.1111/j.1540-6261.2005.00737.x.
[21] D. Kahneman and A. Tversky, “Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk”, Econometrica, vol. 47, no. 2, pp. 263-291, 1979, doi: 10.2307/1914185.
[22] M. Apollo and E. Miszewska-Urbańska, “Analysis of the Increase of Construction Cost in Urban Regeneration Projects”, Advances in Science and Technology. Research Journal, vol. 9, no. 28, pp. 68-74, 2015, doi: 10.12913/22998624/60786.
[23] C. Mahammedi, L. Mahdjoubi, C.A. Booth, and T.E. Butt, “Framework for preliminary risk assessment of brownfield sites”, Science of The Total Environment, vol. 807, 2022, doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.151069.
[24] M. Apollo, Zarządzanie ryzykiem działań budowlanych w inwestycjach związanych z rewitalizacją obszarów miejskich. Gdansk University of Technology, 2017.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
