Вероятно, вы встречали в городах информационные стенды с картой для туристов. Как правило, ваше местоположение отметят «You are here» и укажут окружность 5-минутной доступности. Это невероятно удобный элемент для ориентирования: вы можете узнать, куда вы могли бы добраться за эти пять минут.
Эта линия, несмотря на удобство, крайне условна и показывает вашу свободу перемещения в рамках нескольких минут очень приблизительно. Например, скорость шага у разных людей разная (пешеход перемещается в среднем со скоростью 4 км/ч). Но есть важная особенность — естественные препятствия: реки, здания, дороги и другие объекты, которые мешают вам перемещаться по прямой. Например, на фотографии справа хорошо видно, что реку можно пересечь только по мосту. Если взять это место и посчитать реальную зону доступности, то она будет выглядеть несколько иначе.
Правда, и эта зона (отмеченная синим фоном) — некоторое усреднение, так как перемещаемся мы пешком по тротуарам и дорожкам. Для особой точности можно было бы прорисовать каждый маршрут, однако картинка тогда будет перегруженной.
Линия одинакового времени
Сэр Фрэнсис Гальтон, одарённый английский исследователь, географ, антрополог и психолог, внёс немалый вклад в развитие общества в разных областях. В том числе, в области географии.
В публикациях Королевского географического общества в 1881 году он составил карту («Isochronic passage chart»), на которой были отмечены зоны: сколько дней будет занимать путь из Великобритании (из Лондона) до различных уголков Земли.
Карта продолжительности путешествия из Лондона в различные уголки Земли. Фрэнсис Гальтон, 1881
«Isochrone» c греческого переводится как ἴσο (iso = похожий) + χρόνος (chronos = время). Википедия описывает изохрону как линию, нарисованную на карте и соединяющую точки одновременных событий (например, продолжительности поездки).
Изохроны — наглядный способ показать, насколько далеко можно добраться в понятном каждому человеку измерении — времени, он показывает степень вашей свободы перемещения. Помимо отображения, линия или область, обозначающая предел доступности, может использоваться для анализа пространственных данных: например, для расчёта охвата — сколько людей проживает или работает в пешей доступности (в пределах 5–10 минут) от заданного объекта (например, магазина или станции метро).
Например, если рассчитать зоны для станций метро, можно визуально сравнить, насколько оно доступно в пределах пяти минут пешком. На картинках ниже очень наглядно показано, как плотно расположены станции метро в центре Парижа, и как редко — в Москве.
Другой пример: сама зона может использоваться для расчёта и анализа объектов, которые в неё попали. Это может быть расчёт для заведений (кафе и ресторанов) в зоне пятиминутной доступности, количество зданий или численность населения. Можно делать и более сложные расчёты: подсчитывать рейтинг места с учётом множества параметров, расположенных в зоне пешей доступности объектов.
Мы использовали открытые данные о жалобах на шум в службу 311 города Нью-Йорк за август 2016 года. Получился интересный инструмент для поиска «тихих» районов.
Идея изохронного анализа и всего того, что можно было бы с ними делать, настолько нас увлекла, что мы решили сделать собственный сервис построения изохрон. Встречайте, Гальтон:
galton.urbica.co
Используя открытые технологии Open Source Routing Machine, Turf, Concaveman и данные OpenStreetMap, мы разработали быстрый и легковесный Node.js-сервер построения зон доступности. Для проектов Urbica Гальтон уже работает и помогает нам анализировать сложные массивы городских данных.
Для демонстрации сервис работает в режиме построения изохрон пешком и на автомобиле для нескольких крупных городов в пределах 10 и 20 минут, однако все параметры сервиса настраиваются и можно легко добавить и другие города.
Код проекта также открыт и опубликован на GitHub. Будем рады любым вопросам и предложениям по развитию технологии.
Urbica Design занимается анализом и обработкой городских данных. Мы эксперты в области картографии, анализа данных, дизайна пользовательских интерфейсов и разработки программного обеспечения. Удачно соединив эти компетенции, мы создаём удобные продукты и сервисы со сложными массивами данных. Будем рады обсудить возможные варианты применения наших знаний и умений в ваших проектах.
