Городские проекты обратились ко мне с запросом анализа данных по тематике здоровья / экологии в Петербурге с точки зрения коммерческой, социальной, транспортной инфраструктуры. Основной задачей данного проекта было определить процент жителей с доступом к тому или иному виду инфраструктуры или транспорта.

Мы вместе с Городскими проектами решали, какой именно анализ можно сделать на открытых данных, для этого я описал, какие открытые данные я могу найти, скачать или использовать из своего архива.

В итоге, мы сошлись на следующих тематиках:

1. Существующие велодорожки и их доступность для жителей.
2. Зеленый каркас города.
3. Экологичный транспорт — трамвай и метро и сравнение их обеспеченностью.
4. Общедоступные спортивные площадки и платные спортклубы и сравнение их обеспеченностью.
5. Площадки для экстримального спорта — скейтпарки, бмх-парки, как крытые, так и под открытым небом.

Большинство данных я взял из OpenStreetMap, часть — из своего архива, например датасет по населению в каждом доме Петербурга. Анализ производил в Python и QGIS, карты оформлял в QGIS + Adobe Illustrator.

Стоит выделить несколько интересных трудностей, с которыми я столкнулся по ходу работы. Первая — расчет изохронов от велодорожек/велополос. Для этого пришлось разбивать линии велополос на точки, через 3 итерации я пришел к точкам через каждые 50 метров для более правдоподобной картины.

Над второй историей я думал дольше — задачей было посчитать изохроны от всех парков/скверов/бульваров в городе. Первой мыслью было также разбить периметр парков на точки с шагом в 100 метров, однако тогда это бы не отражало реальную картину — зная любовь города к заборам, входы в парки есть не через каждые 100 метров, а только в определенных местах. После небольшого брейнсторма я понял, что эти места — пересечение пешеходных дорожек и троп с границами парков. Даже учитывая 20гб оперативной памяти на моем компьютере, QGIS с задачей пересечения всех границ парков Петербурга и полного пешеходного графа города не справился, и тут, конечно, быстро выручил Python. Вуаля! Найдены реальные входы во все парки города, теперь можно было считать все изохроны пешеходной доступности.

На этой странице можно увидеть некоторые карты с аналитикой для этого проекта.

Трамвай и метро являются двумя наиболее эффективными городскими видами общественного транспорта по провозной способности.

Однако строительство метро — более затратный и долгий процесс. Даже сейчас, трамвай имеет намного более широкий охват жителей, нежели метро. При создании непрерывной выделенной трамвайной сети с приоритетом проезда на перекрестках, трамвай может стать самым удобным и эффективным транспортом в нашем городе.

При обновлении самих трамваев, он будет еще и самым комфортным — ведь он не будет стоять в пробках. В этом случае даже те, кто сейчас передвигается на автомобиле ежедневно — а это всего 30-35% населения, будут иметь очень сильную мотивацию пересесть на трамвай.

Статистика по охвату жителей метро и трамваем приведена ниже.

После анализа разных тематик, я подготовил финальные карты, которые были опубликованы сайте Штаба преображения Петербурга. Там есть несколько карт, которые я не выложил здесь, плюс развернутое текстовое описание проанализированных тематик и их проблем не только с точки зрения данных.

Эти материалы призваны служить обоснованием для развития трамвайной и велосипедной сети, оптимизации затрат в инфраструктуру, появления новых парков и бульваров, обеспечения спортивной инфраструктурой в нашем городе. Однако, стоит отметить, что это больше количественное исследование, и для принятия взвешенных решений необходимо делать дополнительное качественное обследование площадок, парков, остановок трамвая и прочих.