Геоаналитика для благоустройства
Применение геоаналитики в благоустройстве города помогает оптимизировать планирование и принимать обоснованные решения. Анализ пространственных данных подсвечивает особенности местности, потребности жителей и экологические факторы — всё это нужно учесть, чтобы создать удобную и устойчивую городскую среду. Рассказываем, какие геопространственные данные важны для благоустройства и чем их анализ помогает на практике.
Геоаналитика — это интерпретация пространственных данных, собранных с помощью географических информационных систем (ГИС) и других средств. Она включает обработку сведений о городе и его жителях, исходя из расположения различных объектов и сочетания факторов. Какие именно данные нужно собрать и проанализировать — зависит от конкретной задачи.
Глобальная цель строительства и благоустройства территорий — улучшить условия жизни людей. Чтобы достичь этой цели, в первую очередь необходимо выявить потребности аудитории и создать объекты, которые будут востребованы и приносить прибыль. Для этого критически важно обладать достоверной информацией о жителях города, правильно структурировать и обрабатывать данные.
Вот какие сведения используют в геоаналитике:
численность местных жителей, приезжих из соседних городов и мигрантов;
соотношение рождаемости и смертности;
статистика по возрасту и полу граждан;
уровень дохода жителей;
расположение генераторов трафика — популярных мест, крупных торговых или деловых центров;
границы районов;
инфраструктура — маршруты общественного транспорта, пешеходные зоны, парковки;
места концентрации ДТП;
другие параметры.
Как работает геоаналитика в благоустройстве
Современные информационные технологии активно применяются для планирования благоустройства, строительства жилых комплексов, деловых и торговых центров. С помощью специальных программ, учитывающих около 1000 различных переменных, проще найти оптимальные варианты расположения объектов городской инфраструктуры.
Всю геоаналитику можно разбить на несколько этапов:
Сбор геоданных: координат зданий, транспортных магистралей, зеленых зон и других объектов. Эти данные можно получить с помощью спутниковых снимков, дронов, GPS-устройств и других источников.
Обработка: геоданные обрабатывают с использованием специального программного обеспечения ГИС. На этом этапе информацию агрегируют и структурируют, создают слои с данными, анализируют пространственные шаблоны и взаимосвязи. Обычно всю работу выполняют машинные алгоритмы — объем информации слишком велик для ручной обработки.
Анализ: исследование транспортных потоков, оценка плотности населения, выявление наиболее перспективных зон для размещения объектов инфраструктуры и др.
Визуализация результатов: полученные в ходе анализа данные отображаются на карте значками, слоями разных цветов и другими графическими методами.
Главное преимущество геоаналитики перед другими методами исследования — это визуализация. Например, использование «тепловых карт» со слоями плотности населения подсвечивает зоны с высокой пешеходной активностью. Городским службам так легче найти зоны, которые требуют реорганизации — асфальтирования дорожек и тротуаров, изменения маршрутов общественного транспорта, перенос остановок или пешеходных переходов. Эти локации также привлекательны для коммерческих проектов — в местах с высокой проходимостью имеет смысл размещать бизнес-площадки, торговые точки и сервисные центры.
Геолокационная аналитика позволяет адаптировать территории с коммерческими объектами под конкретные социальные группы, а значит — выстроить лояльные отношения с местными жителями. Выбор правильных мест для социальной инфраструктуры позволяет равномерно распределить нагрузку на медицинские и учебные учреждения, выявить спрос на функциональные объекты — детские площадки, спортивные кластеры и рекреационные зоны.
Вот для чего ещё используют геоаналитику в секторе благоустройства:
точное планирование: анализ пространственных данных позволяет одновременно учитывать особенности местности, трафик и потребности населения;
эффективное использование ресурсов: исследование позволяет идентифицировать узкие места в логистике и процессах, а значит — снизить затраты и оптимизировать распределение;
учет потребностей жителей: анализ может указать на неудовлетворенные потребности в различных районах города, что способствует более целенаправленной разработке проектов благоустройства;
прогнозирование будущих изменений: машинный алгоритм способен довольно точно предсказать сценарии изменений в городской среде, это помогает адаптировать планы благоустройства к новым условиям и демографическим трендам;
оптимизация транспортной инфраструктуры: тепловые слои покажут наиболее перегруженные участки дорог и узкие места в транспортной сети города, помогут разработать планы для строительства новых дорог, перераспределения трафика и дополнительных маршрутов общественного транспорта;
эффективное использование городских площадей: геоаналитика помогает определить свободные участки земли и незаполненные пространства в городе для планирования новых строительных проектов;
экологическая устойчивость: анализ качества воздуха и воды, уровня шума и загрязнения необходим помогают улучшить экологическую обстановку в городе.
Большой плюс геоаналитики — это возможность экономить бюджет на других исследованиях. Например, вместо сплошного опроса населения или анализа статистики можно настроить слои карты по нужным параметрам — они ответят на многие вопросы, которые стоят перед субъектами сектора благоустройства.
Провести анализ геоданных самостоятельно — довольно сложный путь, требующий внушительного бюджета. Такие затраты не всегда оправданы, особенно если задачи для анализа регулярно меняются. Поэтому более рентабельный вариант — выбрать программу или сервис, позволяющий проанализировать и визуализировать именно те данные, которые нужны бизнесу или государственным органам для конкретной задачи благоустройства. Например, плотность населения и количество детей при поиске района для строительства новой школы.
Такой инструмент предлагает Geo.Platforma — сервис самостоятельной работы с геопространственными данными. Он построен на сочетании машинных алгоритмов, которые собирают, унифицируют и обрабатывают анонимизированную информацию о поведении миллионов людей, географические сведения и другие релевантные данные. Нужные слои можно выбрать из тысяч готовых сочетаний на маркетплейсе или заказать точечные настройки под свои задачи.