CC BY
0УДК 69
Литвинова А.С.
магистрант
Московский архитектурный институт (Государственная академия)
(г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА WALKSCORE В АНАЛИЗЕ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ
Аннотация: в статье рассматривается метод определения функциональной насыщенности Walkscore. Приводится вариант анализа с помощью данного метода, выявляются суть, преимущества и недостатки при оценке качества городской среды.
Ключевые слова: функциональная насыщенность, городская среда, точки притяжения.
В настоящее время при проектировании и исследовании городов всё чаще применяется метод Walkscore - метод, оценивающий пешеходную доступность с учётом функциональной насыщенности. Применение различных методов, используемых для анализа доступности в рамках концепции 15-минутного города - тренд, развивающийся со времен пандемии. Комфортный и безопасный город - город, в котором поблизости находятся необходимые для жизни человека услуги и социальные учреждения. Анализ Walkscore активно применяется за рубежом с 2010 годов, имеет преимущества и недостатки, осуществляется с помощью различных инструментов и расчетов. В статье рассматривается принцип работы данного метода, предложен один из вариантов расчета Walkcore в программе Qgis, выявляются преимущества и недостатки.
Для анализа Walkscore выбирается ряд категорий объектов обслуживания, которым присваиваются оценки в зависимости от их значимости. Оценки учитываются при расчете доступности. В различных источниках выделяют разные категории услуг, но в большинстве повторяются: социальные
услуги, включающие в себя почту, банк, полицейские пункты, киоски, объекты общественного питания и т.д., здравоохранение (аптеки, клиники), магазины продовольственных и непродовольственных товаров, объекты образования (ДДУ, школы, дополнительное, среднее и высшее образование), объекты спортивного назначения (клубы, стадионы, тренажерные залы), досуговые объекты (кинотеатры, театры, музеи), общественные пространства и озелененные территории общего пользования (парки, сады, скверы), объекты транспортной инфраструктуры (транспортно-пересадочные узлы, остановки общественного транспорта, станции, причалы) [1]. Категории точек притяжения, их количество и ранжирование индексов значимости (оценок) различный.
Для анализа доступности пользуются разными инструментами. Для западных городов существует ряд сайтов с интерактивными картами, благодаря котором пользователи, приобретающие недвижимость в том или ином городе, могут выбрать для себя наиболее подходящий земельный участок, однако, таких городов немного. Расчеты для конкретного города или территории можно осуществлять в gis программах с программными пакетами, SQL, Python и т.д. Далее будет представлен метод для анализа Walkscore, который можно осуществлять с помощью программы Qgis.
Источником пространственных данных в данном случае был выбран OSM. Перед работой необходимо выгрузить данные, включающие точки интереса - точечный слой (альтернативный вариант OSM - парсинг данных из геоинформационных источников 2gis, Yandex, возможна компиляция данных из различных источников), слой с улично-дорожной сетью.
Следующий шаг связан с фильтрацией данных по категориям. Каждой из категорий присваивается оценка, в связи с чем есть необходимость в формировании дополнительных полей - fields - в которых будут указаны оценки для каждой точки.
Далее формируется прямоугольная или гексагональная сетка с необходимым шагом (в зависимости от масштаба карты), в апробационной модели использовалась гексагональная сетка с размером 100*100 метров. С
помощью инструмента анализа - центроиды - для сетки строятся центроиды -центральные точки полигонов.
Далее необходимо найти кратчайшее расстояние от точек притяжения до центроидов. Добиться этого можно несколькими способами - с помощью поискового запроса: shortest_Hne(c("индекс">'nuП'),c("индекс"<'nuП')), либо с помощью инструмента анализа, встроенного в рабочую среду Qgis или Nextgis -shortest lines - кратчайшие линии. Таким образом формируются линии от точек притяжения до центров полигонов, вместе с чем появляется новый столбец в таблице атрибутов - distance, в котором указывается длина построенных линий.
На следующем этапе формируются связи между слоями grid -сформированной гексагональной сетки, amenity - слоя с точками интересов, слоя shortest lines. После чего для слоя grid прописывается запрос, который включает условия, связанные со столбцом с указанной оценкой для каждой точки притяжения и формулой (100-10*"Кратчайшие_линии_distance,7100 )/ "индекс". Для каждой категории прописывается отдельный запрос в зависимости от указанной оценки.
□ Criiy uptis!= 0 setcied Feaiui e(sj V Co ¿да i ь новое поле V Создать aip Иияга/а
Обновить сущестаующ«; поле
d (integer 31 Ёмтд) РЭЭ1ЕР О О Точность
BbpawcrMC | Редлстор фугкий
ЕЙ йш
" Кра 11 i а йш; jliacaa^ "L
er"/±0Q l й
else
CASS
■ben
"Ярагч айш51Е_линии_
tben 100/4-10»
н .'граты айпие _лмшаи_ _fllatanc
6"/100 / *
else
CAiZ J
- I L 1Ы jj_ jj ±_ v
ОРьект нзвьй пост
rtooxiTp: Oa»*«1« Гпоарэбнее)
U, Паиос. Crpmta
feature ш
geometry
id
fuvi_iiumber
» Агрегатные функции
► i сометрня
' flfiTa u время
> Записи и втрибуты
* Массивы
' Недавние ifieldcalc)
» НенЕткие соответствия
> Общие
* Операторы
> Перни еНпые
* Паля и значения
* Прсобрг wear! ия
* Ростры
» Словари
' Слои карты
* Строки В-
Отпснэ , Спрдав
Рисунок 1. Пример расчёта.
После чего создается новый столбец в слое с сеткой, в котором указываются полученные итоговые значения. Данные значения используются в
отображении пространственных данных на карте. Подбирается цветовой диапазон и уникальные значения, связанные с полученным результатом, формируется цветовая карта, отображающая наиболее и наименее доступные и привлекательные территории. Полученные значения в свою очередь ранжируются от 0 до 100 [2].
Рисунок 2. Фрагмент полученной карты.
Walkscore имеет ряд преимуществ и недостатков. Как метод, он позволяет оценить в целом качество среды и доступность услуг на той или иной территории. При этом нет единой методики, в некоторых не учитывается конфигурация и плотность улично-дорожной сети, в том числе пешеходных маршрутов. Оценка функциональной насыщенности позволяет определить качество среды лишь с точки зрения разнообразия и удаленности предоставляемых услуг [3]. При этом не учитываются существующие природные и антропогенные ограничения развития территории, особенности происходящих на территории социальных процессов, уровень преступности в рассматриваемом районе, качество предоставляемых услуг.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Walk Score Toolkit / [Электронный ресурс] // : [сайт]. — URL: https://transformtransport.org/research/urban-mobility-metrics/walk-score-toolkit-urban-walkability-analytics/ (дата обращения: 10.08.2024);
2. Walkability, Real Estate, and Public Health Data / [Электронный ресурс] // : [сайт]. — URL: https://w.walkscore.com/professioml/research.php (дата обращения: 10.08.2024);
3. What is a Walkability Score? / [Электронный ресурс] // : [сайт]. — URL: https://w.paragonliving.com/blog/what-is-a-walkability-score (дата обращения: 10.08.2024)
Litvinova A.S.
Moscow Architectural Institute (State Academy) (Moscow, Russia)
APPLICATION OF WALKSCORE METHOD IN ANALYSIS OF URBAN ENVIRONMENT
Abstract: the article discusses a method for determining the functional saturation of Walkscore. A variant of the analysis using this method is presented, the essence, advantages and disadvantages of assessing the quality of the urban environment are revealed.
Keywords: functional saturation, urban environment, points of attraction.
