Дизайн города, основанный на данных
Совсем недавно в центре Москвы запустилась новая сеть наземного транспорта «Магистраль». Стоит сразу оговориться — наземный транспорт присутствовал в центральной части города и раньше, только организация маршрутной сети была неудобной и неэффективной. Так что проблема реформы наземного транспорта в центре Москвы назревала давно.
Летом этого года Департамент транспорта Москвы собрал рабочую группу, в которую вошло множество российских и зарубежных экспертов, включая известного транспортного планировщика Джаретта Уокера, который уже успел перекроить наземный транспорт в нескольких десятках городов по всему миру, и компанию Mobility in Chain. Команде Urbica удалось принять участие в той части работы, которая относилась к анализу и визуализации данных.
Конечной целью проекта, который позже получил название «Магистраль», была планировка новой сети наземного транспорта в центре Москвы — внутри Садового кольца. Однако перед тем, как начать проектировать, предстояло большое исследование и интенсивная работа в команде.
Среди данных, который оказались в нашем распоряжении, были массивы информации об интервальности движения транспорта, пассажиропотоках, загруженности остановок и количеству посадок и высадок на каждой из них, скоростях автобусов, троллейбусов и трамваев, плотности населения и количеству рабочих мест в разных районах, пешей доступности и наличию самых разных важных объектов в разных точках Москвы.
Для того, чтобы эксперты рабочей группы вообще и Департамента транспорта в частности имели возможность сравнивать, делать выводы и накладывать разные типы информации друг для друга, мы создали простой и удобный инструмент исследования данных. Те данные, которые у нас оказались, относились к апрелю 2016 года. На самом раннем этапе работы оказалось, что разные данные хранятся в разных местах, в разных форматах и даже в разных учреждениях.
Инструмент исследования данных, созданный нами для транспортных экспертов
11–13 июля рабочая группа проекта собралась со всей планеты, чтобы интенсивно поразмышлять над судьбой московского наземного транспорта. В течение трёх дней эксперты оттачивали идеи, которые легли в основу «Магистрали». В результате эксперты во главе с Джареттом Уокером разработали главное: видение и концепцию новой наземной системы.
Главными принципами, по которым команда работала над проектом, стали высокий пассажиропоток и плотность, пешая доступность, линейность и симметрия.
Основные изменения в сети уже произошли — переименование маршрутов, увеличение интенсивности движения, открытие новых полос для движения общественного транспорта. В следующем году маршруты станут ещё проще и удобнее, а принципы проектирования «Магистрали» будут постепенно применяться по всему городу.
Погружение в данные
Как и множество других проектов транспортного планирования, в «Магистрали» решения опираются на анализ статистических данных. Нельзя сказать, что этот подход новый, однако мало кто раньше пробовал смотреть на транспорт на макроуровне, совмещая и сравнивая различные данные в едином инструменте анализа.
Создавая удобный и понятный интерфейс для работы с информацией, львиную долю времени занимает обработка и структурирование данных. Данных никогда не бывает много, и при создании систем принятия решений —, а именно её мы создали для экспертов в рамках этого проекта — очень важно понимать, какие данные значимы, какие второстепенны и как эти данные взаимосвязаны.
От этого зависит и качество визуализации: можно даже сказать, что эти процессы взаимосвязаны. Невозможно визуализировать данные в понятном виде, если они не структурированы, но также нельзя и понять структуру и природу большого массива данных, не имея возможности его визуализировать. Этому процессу помогает прототипирование и короткие итерации: получив визуальный прототип, можно больше узнать о данных.
Один из наиболее важных критериев эффективности общественного транспорта — пассажиропоток: по данным посадок и высадок можно понять, какие маршруты эффективны, а какие нет, на каких участках маршрута наземный транспорт перегружен, а где он перевозит воздух. Соотнесение затрат на общественный транспорт и пассажиропотока определяет, насколько наземный транспорт эффективен в экономическом смысле. Мы использовали статистику наполненности салонов наземного транспорта и статистику загруженности московского метрополитена для каждого маршрута, а маршруты пересадок с одного вида транспорта на другой (например, с автобуса на метро) определили по номерам билетов: на входе в метро и в салоны наземного транспорта пассажир должен приложить билет к валидатору. Таким образом стали понятны основные паттерны перемещения людей по городу.
Изменение плотности работающих в разное время суток
Ещё один важный набор данных — плотность населения, а точнее, изменение плотности населения в разное время суток. Проект ориентирован на изменения маршрутов в центральной части города, а в центральных районах плотность увеличивается в 10–12 раз в будние дни, соответственно, и город должен предлагать транспортный сервис для всех его жителей. Мы использовали данные мобильных операторов, чтобы показать спрос и концентрацию потенциальных пассажиров.
Плотность жителей и работников в разное время суток.
Трудовую миграцию (её называют «маятниковой») также можно увидеть по статистике входов и выходов московского метрополитена: утром станции в жилых районах работают преимущественно на вход, а вечером на выход; в центральных районах, где люди работают, — обратная ситуация.
Статистика входов и выходов Московского метрополитена в разное время дня (будни)
Мы обработали статистику посадок и высадок, частоту и скорость движения, нагрузку на дороги и пересадочные узлы, данные сотовых операторов, данные о перемещении каждого автобуса — в общем, данные из порядка 30 различных источников — и свели их в едином пользовательском интерфейсе с возможностью накладывать различные слои друг на друга, чтобы рабочая группа экспертов могла исследовать, что происходит в городе с транспортом.
Система анализа данных на 60-дюймовом мультисенсорном дисплее на время воркшопа
Как понять, что проектные решения будут эффективны?
В работе над инструментами анализа для Департамента нам как раз пригодилась технология построения изохрон. Для этого проекта мы научили его считать зоны доступности на общественном транспорте (включая и наземку, и метро). Позже, когда новая сеть уже была спроектирована, мы получили возможность сравнивать зоны доступности при старом и новом режимах работы.
Инструмент зон доступности позволяет сравнивать существующую и планируемую сети транспорта
В начале октября новые маршруты стартовали в городе — новую сеть маршрутов назвали «Магистраль». Подробнее о проекте можно почитать в спецпроекте на сайте мэрии Москвы. Сейчас мы активно наблюдаем за тем что получилось: анализируем статистику первых двух недель запуска, выявляем места, которые стоит улучшить в будущем.
Нам нравится думать об этом проекте как о чём-то, что увеличило уровень свободы для горожан. Ведь удобный транспорт — это возможности: возможности попасть на учёбу или на работу, возможность оказаться в нужное время в нужном месте, возможность расширить свои горизонты. А возможности — это и есть свобода.
Jarrett Walker + Associates: за компанией «Джарретт Уолкер и партнёры» стоят десятилетия опыта в проектировании сетей общественного транспорта. Компания занимается как небольшими проектами, планируя готовые к внедрению транспортные конценции, так и долгосрочным развитием, разрабатывая целиком видение системы транспорта в городе. Работая в коллаборации с клиентами и заинтересованными лицами, Джаррет Уолкер и его команда разрабатывают планы, которые учитывают и потребности местных жителей, и технические условия, и это позволяет лучше понимать будущее развития транспорта.
Mobility in Chain — они же MIC, это фирма, которая занимается транспортным планированием. MIC базируется в Милане, Москве и Нью-Йорке. Компания работает на международном уровне, реализуя проекты в странах от США до Европы и Китая, от России до Турции и Африки.
Urbica — компания, занимающаяся анализом и визуализацией данных про городскую среду. Urbica специализируется на информационном дизайне, интерфейсах и анализе данных.
