Семинары

Уличная сеть – наиболее устойчивый элемент городской морфологии: в отличие от зданий, чей возраст редко превышает 50–150 лет, улицы могут сохранять очертания столетиями. Именно они задают пространственную структуру города, направляют городские потоки, разграничивают районы и очерчивают направления потенциального роста города вовне, а их характеристики помогают понять положение района в структуре города.

Семинар открыл доклад студента 3 курса ФГГТ, участника НУГ Андрея Мокрушина, подготовленный по материалам совместного исследования с другим участником НУГ, студентом 2 курса ФГГТ Артуром Шлеиным. Главный источник открытых пространственных данных об улично-дорожных сетях — картографический сервис OpenStreetMap (OSM). В сыром виде данные OSM могут содержать топологические ошибки и значительное количество избыточной информации, поэтому, прежде чем проводить морфологический анализ, такие данные нуждаются в предварительной генерализации и коррекции. В своем докладе Андрей представил подход к фильтрации данных OSM на основе тегов, которые позволяют выделить дороги разных иерархических уровней, и поделился опытом использования алгоритмов генерализации сетей, реализованных в современных библиотеках python parenx и neatnet. На примере Ярославля, Тюмени и Владивостока Андрей показал, какие результаты дают разные алгоритмы и с какими препятствиями могут столкнуться исследовали при их использовании.

Анна Чугаева, студентка 4 курса ФГГТ, использовала метрики городской морфологии для анализа визуального ландшафта Москвы. В концепции образа города К. Линча улицы — основные линейные элементы города, которые определяют траектории движения жителей и возможности визуального восприятия городской среды. Обычно визуальный ландшафт города описывается качественно, на основе экспертных оценок. Методы городской морфологии позволяют перевести эти оценки в количественные значения, тем самым сравнивать городские территории между собой, находить схожие и выделяющиеся по характеристикам видимости места. Анна рассчитала для улиц Москвы пять характеристик: это открытость уличного пространства, ширина сегментов, их прямолинейность, высота застройки и перепад высот. Далее с помощью методов статистического анализа она провела классификацию улиц и дорог, выделив семь типов — от широких проспектов с выраженным рельефом, до закрытых, криволинейных и узких улиц с низкой застройкой. Видимость здания, его возможность стать визуальным ориентиром будут зависеть от положения относительно улицы и ее характеристик.

Доклад Романа Трофимова, студента 3 курса ФГГТ, был посвящен анализу влияния характеристик улично-дорожной сети на плотность размещения объектов ритейла. Полигоном исследования также выступила Москва. Фокус работы был направлен на территории редевелопмента промышленных зон и реновации жилой застройки, которые в некоторых случаях сопровождались локальными изменениями конфигурации улиц. Для каждого пересечения улиц Роман рассчитал метрики центральности — по близости, посредничеству, числу входящих связей, Пейдж-Ранк и др., агрегировал полученные значения в ячейки гексагональной сетки и сравнил с плотностью и разнообразием объектов ритейла. Лучшие результаты модель показала для территорий, которые не испытывали последние десять лет серьезных изменений в застройке и плотности населения, в то время как территории редевелопмента отличались более высокими по сравнению с предсказаниями модели значениями, что может говорить о различии механизмов пространственной локализации ритейла на территориях двух типов.

Презентации докладчиков:

Андрей_Мокрушин_Артур_Шлеин_Убрать_нельзя_упростить (PDF, 3,21 Мб)

Анна_Чугаева_Классификация_элементов_улично_дорожной_сети_Москвы_по_характеристикам (PDF, 9,90 Мб)

Роман_Трофимов_Влияние_УДС_на_плотность_ритейла (PDF, 6,34 Мб)

Мобильность населения – ключевая характеристика современного города. Ее исследования помогают понять функциональное устройство города, оценить доступность услуг, нагрузку на транспортные системы, выявить потенциальные локации для новой социальной и коммерческой инфраструктуры. Из-за сложностей и ограничений сбора данных, такой анализ часто опирается на модельные подходы, которые по косвенным данным и дополнительным признакам помогают восстановить структуру перемещений жителей. 

Первым докладчиком по теме выступил приглашенный спикер, ведущий аналитик данных компании Билайн Геоаналитика Денис Афанасьев. Данные мобильных операторов — один из наиболее полных и достоверных источников информации о мобильности населения, но они имеют строгие ограничения использования. Денис рассказал об экспериментах с применением ИИ и о том, как на основе открытых источников информации и допущений о закономерностях мобильности населения можно получить наборы синтетических данных, которые воспроизводят структуру реальных перемещений жителей города. Подобные данные используются мобильными операторами для отладки механизмов предобработки первичной информации с базовых станций — очистки от шумов, построения маршрутов и агрегации, могут быть использованы в тестовых и учебных задачах.

Доклад Екатерины Кокуриной, студентки 3 курса программы бакалавриата ФГГТ, был посвящен сравнению результатов моделировании дневной активности населения на основе механистических моделей и моделей машинного обучения. В качестве полигона исследования Екатерина выбрала агломерацию города Хельсинки и валидировала результаты с помощью открытых данных о суточном распределении жителей, полученным по данным мобильных операторов. Два класса моделей различаются по точности, требованиям к входящим данным и необходимости калибровки параметров на основе реальных данных. По итогам исследования лучшие результаты показала гибридная модель: она опиралась на механистическую модель, которая имитировала процесс выбора жителями маршрута перемещений, исходя из расположения точек интереса, а ее ошибки поправлялись алгоритмом случайного леса.

Третий спикер, студент 2 курса программы бакалавриата ФГГТ, Артур Шлеин, представил доклад по материалам курсового проекта. Артур анализировал маршруты коммьютеров на юго-западе Санкт-Петербурга. Чтобы восстановить структуру пассажиропотока наземного транспорта, он использовал модификацию гравитационной модели Хаффа, которая учитывала время пути до остановок, маршруты и частоту движения наземного транспорта. Используя данные о плотности населения, рассчитанные нагрузки на остановки и сведения о маршрутах, Артур выделил зоны обслуживания станций метрополитена и спрогнозировал потенциальные изменения этих зон, связанные с открытием новой станции «Юго-Западная».

Презентации докладчиков:

Денис_Афанасьев_Генерация_синтетических_данных (PDF, 16,67 Мб)

Екатерина_Кокурина_Моделирование_дневной_активности (PDF, 3,67 Мб)

Артур_Шлеин_Оценка_структуры_пассажиропотока (PDF, 3,09 Мб)