Exploring the landscape of wind farm developments; local area characteristics and planning process outcomes in rural England
Exploring the landscape of wind farm developments; local area characteristics and planning process outcomes in rural England
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探索风电场开发前景；
DOI：
10.1016/j.landusepol.2009.05.006
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
7.1
通讯作者：
Van Der Horst D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Van Der Horst D
尽管公众原则上广泛支持风能，但风电场的开发往往遭到当地人的反对。有理论、案例和轶事证据表明，“当地”与规划进程成果有关，但这种相关性的性质和程度并不那么清楚。我们开始初步探索当地的因素，总的来说，可能是相关的规划结果，拟议中的风力发电场在英格兰农村。应用广泛的扫描方法，我们使用现有的小面积GIS数据集的117个变量相关的教育，健康，人口，就业和住房。我们确定了一些强大的协会，并讨论在何种程度上这些都是有意义的，根据现有的文献对环境公平和社会资本，或抛出的问题，进一步研究。尽管这项探索性研究的方法论警告，以及更深入分析的范围，我们的研究结果表明，除了无数的个别规划案例，英格兰风能发展的新兴景观明显不平衡，有时甚至不公平。后者的证据出现，特别是通过当地民主赤字（即低选民投票率）作为一个“积极的”规划结果的预测风力发电场和进一步加强预测协会在上诉阶段的强烈意义。
Despite broad public support for wind energy in principle, windfarm developments are often met with local opposition. There is theoretical, case-based and anecdotal evidence to suggest that ‘the local’ is relevant for planning process outcomes, but the nature and extent of this relevance is not so clear. We embark on an initial exploration of local factors that, on aggregate, may be of relevance to planning outcomes of proposed windfarms in rural England. Applying a broad scanning approach we use an existing small area GIS dataset of 117 variables related to education, health, demography, employment and housing. We identify a number of strong associations, and discuss to what extent these make sense in the light of existing literature on environmental equity and social capital, or throw up questions for further study. Notwithstanding the methodological caveats of this explorative study, and the scope for more in-depth analysis, our findings suggests that beyond the myriad of individual planning cases, the emerging landscape of wind energy development in England is markedly uneven, and sometimes inequitable. Evidence of the latter emerges notably through the strong significance of local democratic deficit (i.e. low voter turn-out) as a predictor of a ‘positive’ planning outcome for windfarms and the further strengthening of predictive associations at the appeal stage.
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