Привет, Хабр! Я работаю аналитиком в компании “Центр пространственных исследований” и в этой статье расскажу об одном из инструментов, который мы используем при оценке удобства проживания в городе.
Обеспечить комфортную среду проживания - одна из приоритетных целей городского развития. Но для ее достижения нужно заниматься постоянным мониторингом и модернизацией социальной инфраструктуры. К соц инфраструктуре относятся организации, связанные с системами здравоохранения и образования, сферами общественного питания, досуга и отдыха, транспорта и др. Отслеживание проблем в доступности и работе этих объектов нужно для поддержания, улучшения уровня жизни горожан. Поэтому возникает необходимость создания комплексного инструмента, который позволит оценить уровень удобства проживания в городе. Для решения этой задачи и был разработан Geointellect.Urban.
В основе Geointellect.Urban лежит математическая модель, которая описывает комфортность проживания в кварталах города с точки зрения доступности объектов инфраструктуры, таких как продуктовые магазины, аптеки, школы, детские сады, ТЦ, парки и прочее. Иными словами, он служит оценкой уровня благоустройства города.
Его расчет основывается на построении и нахождении длин маршрутов от центроидов кварталов города до рассматриваемой группы объектов. При этом инструмент учитывает автомобильную или пешеходную доступность к объектам в зависимости от того, каким образом люди обычно до них добираются. Например, до аэропортов или ж/д вокзалов строятся маршруты на автомобиле, а до аптек и продуктовых магазинов - маршруты пешком. Полученное значение времени пути по кварталам нормируется: переводится в шкалу от 0 до 100, где 0 — лучшая доступность, 100 — худшая. Таким образом, мы получаем оценку привлекательности кварталов по разным параметрам. Данный индекс можно рассчитать по любому городу, имея данные о местоположении объектов инфраструктуры, делении города на кварталы, а также графы пешеходных и автомобильных дорог.
ПО “Геоинтеллект”, а также DataLens компании Yandex Cloud позволяют визуализировать полученную информацию и сделать ее удобной для интерпретации. На интерактивной карте кварталы окрашиваются в определенные цвета в зависимости от балла уровня комфорта проживания в них с точки зрения доступности выбранной группы объектов.
В качестве примера рассмотрим индекс комфортности для города Санкт-Петербург на платформе “Геоинтеллект”. На карте отображается индекс комфортности проживания по торговым комплексам: зеленый цвет говорит о том, что ТК находится рядом, красный - что до ближайшего ТК ехать довольно долго. Увеличив карту, можно рассмотреть интересующий вас район или квартал подробнее. Также категории объектов можно скомбинировать и получить совместный индекс по ним, что поможет учесть взаимное влияние факторов. Тут можно найти демонстрационную запись использования урбана:
На практике Geointellect.Urban использовался при создании системы управления Smart City для Ташкента. Наряду с другими элементами архитектуры, он помогает следить за тем, что происходит в городе, и искать способы улучшения качества жизни в нем. Подробнее процесс разработки системы описан в этой статье.
Также индексы комфортности строились по заказу для многих других городов: Хабаровск, Архангельск, Мурманск, Магадан, Якутск, Улан-Удэ, Чита, Благовещенск, Южно-Сахалинск, Анадырь, Владивосток, Петропавловск-Камчатский и Биробиджан. На картинке ниже изображен урбан парков по Владивостоку в DataLens. Его можно скачать из DataLens Marketplace.
Geointellect.Urban также использовался в рамках подготовки к выборами в Законодательное собрание Санкт-Петербурга, в том числе для разработки политических программ. Задачей было выявить слабые места в доступности объектов социальной инстрастуктуры муниципальных образований, чтобы в дальнейшем сформулировать рекомендации по ее улучшению. Индекс комфортности по кварталам был рассчитан для двенадцати муниципальных образований, а результаты представлены их депутатам. На основе проделанной работы были внесены предложения по изменению городской среды в том числе - для формирования предвыборной программы. Осуществлялся сравнительный анализ территорий с помощью нанесения на карту совместно с урбаном слоя с муниципальными образованиями.
Кроме того, по Москве, помимо индексов для основных элементов соц инфраструктуры, реализованы модели для объектов спортивной тематики. Среди них фитнес-центры, студии йоги, ледовые катки, спортивные клубы, стадионы, бассейны, яхт-клубы, аквапарки, гольф-клубы, а также рассчитанный сводный индекс по всем спортивным объектам.
Другой интересный вариант применения. В добавок к индекс комфортности в Геоинтеллекте можно нанести на карту кадастровые участки Росреестра. Тогда на выходе мы получим сравнительный анализ разных земельных участков с точки зрения доступности рассматриваемых городских благ.
В этом случае у девелоперов жилых комплексов (застройщиков) появляется любопытный инструмент сравнения кадастровых участков. Не правда ли? Это точно правда потому, что этим уже пользуются две организации в России.
Отметим, что помимо основной платформы “Геоинтеллект”, Geointellect.Urban уже доступен на сервисе DataLens, а также может быть предоставлен в других ГИС и BI системах.
Таким образом, разработанный индекс комфортности может быть полезен государственным органам и организациям из сферы урбанистики для изучения уровня уровня комфорта жизни по кварталам. Он помогает провести комплексный анализ территорий, выявить, в каких частях города хуже или лучше доступность объектов отдельной категории. Изучение построенной карты позволит выявить диспропорцию в их развитии (например, в распределении детских садов по городу или объектов здравоохранения), чтобы в дальнейшем предпринять необходимые меры по корректировке ситуации.
Процессы урбанизации и концентрации населения требуют постоянного отслеживания качества городской среды, ее модернизации и подстраивания под реалии. Поэтому для геоаналитики задача оценки комфортности, решаемая Geointellect.Urban, не перестает быть актуальной.
