Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 28. 11. 2023 •Vědecký slang označující objektivní a nezprostředkovaná data, která je možné jasně definovat a jsou více platná (validní) než „měkká data“ • •Objektivita a rigoróznost může být někdy spíše iluzorní oVysokoškolské vzdělání daný jedinec má/nemá, avšak nic to neříká o jeho kvalitách a jeho úspěšnosti. oData mobilních operátorů můžou/nemusí přinést přesnější údaje o počtu lidí (???) „Tvrdá data“ – Data mobilních operátorů? Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 2 Příklad dat mobilních operátorů? Provozní data mobilních operátorů OSS (Operations Support System) BSS (Business Support System) = zbytková, signalizační, lokalizační, geolokační, anonymizovaná, agregovaná Data vyvolaná procedurami mobilní sítě Předávání (Handover) Aktualizace umístění (Location Update) Aktualizace registru HLR … Data vyvolaná událostmi mobilní stanice CDR (Call Detail Records) IPDR (IP Detail Records) Statistiky o využití mobilní sítě (erlang) … Geolokalizační data mobilních operátorů Provozní data Další vstupy Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 3 4 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Doména technická a další… •Modelace pokrytí (Voroného diagramy, terénní model…) •Vlastnosti sítě (dýchání buněk, prioritizace v síti…) •…. • Doména humánní geografie •Jeden mobilní operátor – jedna část trhu? •Jedna mobilní stanice = jeden uživatel = jeden zákazník = jeden člověk? •Rovnoměrné zastoupení využívání mobilního telefonu v populaci (digitální propast)? •Rozdíly v regionech? •…. Co jsou data mobilních operátorů? Resp. co je produkt jménem data mobilních operátorů? Vstupy: Příklad dat mobilních operátorů? 5 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Problematické body •Neznámá metodika – black box §Tip: Jak „rekonstruovat“ alespoň část metodiky? Uzavřené smlouvy na hlidacstatu.cz •Neznámé vstupy dalších dat §Příklad Fakultní nemocnice Brno §Technické vlastnosti mobilních sítí (lokalizační šum, piko buňky) 6 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Příklad modelu šíření radiového signálu a vymezení BTS pomocí Voroného diagramů + různé technologie, QoS, „dýchaní buněk“, dočasné buňky 7 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Obce BMO spadající do pokrytí BTS obsluhující významné komunikace Vývoje odhadu vlivu intenzity dopravy na počtu přítomných osob 8 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Příklad BTS a vymezení jejich pokrytí v Předklášteří a Tišnově Překryvy v pokrytí a dokrývání problematických míst 9 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Projekt č. 3 •Vytvořte analýzu obyvatelstva (přítomného nebo mechanického pohybu) za vybranou městskou část Brna. •Využijte datové sady od mobilních operátorů z data.brno.cz: 1.Denní matice přítomného obyvatelstva v ZSJ a obcích JMK v týdnech 20-26.9.2021 a 4-10.10.2021. §https://data.brno.cz/datasets/p%C5%99%C3%ADtomn%C3%A9-obyvatelstvo-dle-dat-mobiln%C3%ADho- oper%C3 %A1tora-number-of-people-based-of-mobile-phone-usage/ 2.Matice cest v rozsahu 14 dnů na úrovni katastrálního území (Brno). 7.10.2019 až 20.10.2019, tj. 14 matic po jednotlivých dnech od T-mobile. §https://data.brno.cz/datasets/cesty-dle-dat-mobiln%C3%ADho-oper%C3%A1tora/ •Součástí odevzdaného poster budou části zabývající se explorací (tj. průzkumem dat), analýzou, syntézou dat a (zejména kartografickou) vizualizací výsledků a vývojový diagram (postup). •Aspoň dva výstupy budou mapové •Využít lze všech relevantních datových zdrojů i softwarových nástrojů. Zadání cvičení: Projekt 4Z2211 Metody sociálněgeografickéhovýzkumu Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 10 Rozdělení do skupin •https://docs.google.com/spreadsheets/d/104JB2r_UI_PeNqqzwWwYU 79h2w4Dgqu_vNSIpsrdk4E/edit#gid=0 •Funkce RANDBETWEEN §Vrátí náhodné celé číslo mezi dvěma hodnotami (včetně daných hodnot). Zadání cvičení: Losování •Pseudonáhodné číslo §Využívá systémového času počítače §true random data využívají např. atmosférického šumu Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 11 Zadání cvičení Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 12 Výsledky •Kladen důraz na průzkum a analýzu dat, vizualizaci výsledků. •Lze pracovat i s měřítkem celého města, ale zaměřte vaší interpretaci na vybranou městskou část (např. vztah městské části s okolím, je vybraná městská část definovaná pracovním/rezidenčním rytmem…) •Případně je možné (např. dasymetrickou metodou) zpodobnit vaše data • •Je možné části analýzy zúžit na vybrané témata sociální geografie (např. geografie noci) Odevzdání posteru pro zkoušku 23. 5. 2023: 16. 5. 2023 Poslední termín pro odevzdání: 23. 5. 2023 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 13 Synchronizace zázemí s jádrem metropolitní oblasti 550 000 500 000 450 000 400 000 350 000 300 000 250 000 200 000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 čas měření [h] Brno (pracovní den) Brno (víkendový den) Ostatní obce BMO (pracovní den) Ostatní obce BMO (víkendový den) Obr. 1 Vývoj počtu přítomných osob v Brně a ostatních obcí BMO během pracovního a víkendového dne od 6. do 23. hodiny (zdroj dat: MMB, 2018b) Obr. 2 Anamorfóza území obcí podle počtu přítomných osob obcích BMO za pracovní a víkendový den ve 13 a 23 hodin (zdroj dat: MMB, 2018b; ARCČR, ARCDATA PRAHA, ZÚ, ČSÚ, 2016; výchozí souřadný systém WGS 83/UTM Zone 33N) •Hlavní funkce lokalit a hlavní rytmizátoři •Zachyceni pracující, tranzitující a další •Vliv tranzitní dopravy (a přidružených efektů v datech) •Neznalost struktury osob Časoprostorové rytmy suburbií 14 Obr. 3 Prostorové rozložení definovaných chronopolí za obce BMO a k. ú. Města Brna (zdroj dat: MMB, 2018b; ARCČR, ARCDATA PRAHA, ZÚ, ČSÚ, 2016; PŘISPĚVATELÉ OPENSTREETMAP, 2018; souřadicový systém WGS 83/UTM Zone 33N) 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 1. 2. 3. 4. 5. 6. čas měření [h] Metropolitní rytmy Klastr Typ denního rytmu Počet obcí/k. ú. 1. Pracovní 21 2. Vyrovnaný 22 3. Tranzitní 25 4. Mírně rezidenční 41 5. Rezidenční 47 6. Výrazně rezidenční 58 Obr. 4 Průměrný index změny [podíl z průměrného počtu přítomných osob] v obcích BMO a k. ú. města Brna v definovaných typech denních rytmů (zdroj dat: MMB, 2018c) Tab. 1 Definované typy denních rytmů Zdroj dat: MMB, 2018c 18.04.2023 Časoprostorové rytmy suburbií 15 Rytmus nočního a denního obyvatelstva zázemí Obr. 6 Překryvy v pokrytí a dokrývání problematických míst Obr. 5 Poměr denního obyvatelstva (13 h) k nočnímu obyvatelstvu (23 h) v obcích BMO tvořící zázemí Brna (zdroj dat: MMB, 2018b; ARCČR, ARCDATA PRAHA, ZÚ, ČSÚ, 2016; PŘISPĚVATELÉ OPENSTREETMAP, 2018; souřadnicový systém WGS 83/UTM Zone 33N) •Cvrčovice/Pohořelice •Kašnice/Klobouky u Brna •Předklášteří/Tišnov •Kuřim •Slavkov •Jiříkovice 18.04.2023 Časoprostorové rytmy suburbií 16 Konkrétní příklad postupu zpracování dat? Použitá data Mobility API •informace o pohybu osob mezi dvěma lokalitami v ČR •jednosměrný pohyb osob •lokalita = základní sídelní jednotka (ZSJ) •2 typy cestujících: < 30 min → TRANZITOR > 30 min → VISITOR •cestující vícekrát v jedné lokalitě → vícekrát započten (API umožňuje dotaz na unikátní výskyty) •data agregovaná → vyloučeno sledování individuálního pohybu •pohyb méně než 100 osob → API nevrátí číselnou hodnotu Použité základní sídelní jednotky Zpracování dat •údaje od listopadu 2017 do února 2018 (neděle a jedna sobota) •odstranění anomálií (výkyvů o svátcích a sobotě) → průměrná neděle •porovnání dat od O2 a ČSÚ •výběr přijíždějících do ZSJ Přízová •rozpočítání: VISITOŘI v budovách, TRANZITOŘI na komunikacích Chord diagram Rozpočítání osob do budov •v průměru 5 143 osob •přiřazení vah k budovám: •Komerční 2 •Obytné 1 •Administrativní 0,5 •celková plocha podlaží všech budov v ZSJ •kolik % zabírá každá budova z celkové rozlohy? •úprava % podle vah •rozpočítání osob podle procent •3D model •plugin Qgis2threejs •barva - typ budovy •výška - počet osob Počet osob v budovách Počet osob v budovách Rozpočítání osob na komunikace •v průměru 27 553 osob •přiřazení vah ke komunikacím: •primary 2 •residental 1 •tertiary 1 •kolik % délky zabírá každá komunikace z celkové délky komunikací? •úprava % podle vah •rozpočítání osob podle procent Počet osob na komunikacích Celkový počet osob Jak to vyzkoušíme my? Zadání dobrovolného úkolu •Vytvořte analýzu obyvatelstva (přítomného nebo mechanického pohybu) za vybranou městskou část Brna. •Využijte datové sady od mobilních operátorů z data.brno.cz: 1.Denní matice přítomného obyvatelstva v ZSJ a obcích JMK v týdnech 20-26.9.2021 a 4-10.10.2021. §https://data.brno.cz/datasets/p%C5%99%C3%ADtomn%C3%A9-obyvatelstvo-dle-dat-mobiln%C3%ADho- oper%C3 %A1tora-number-of-people-based-of-mobile-phone-usage/ 2.Matice cest v rozsahu 14 dnů na úrovni katastrálního území (Brno). 7.10.2019 až 20.10.2019, tj. 14 matic po jednotlivých dnech od T-mobile. §https://data.brno.cz/datasets/cesty-dle-dat-mobiln%C3%ADho-oper%C3%A1tora/ •Explorace (tj. průzkum dat) → analýza → syntéza dat → (kartografická) vizualizace výsledků a vývojový diagram (postup). •Využít lze všech relevantních datových zdrojů i softwarových nástrojů. Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii 30 4Z2211 Metody sociálněgeografickéhovýzkumu Závěr •data od O2 vykazují podstatné rozdíly v počtech obyvatel od dat ČSÚ •přepočítání na stardardizovaný grid umožňuje srovnávání •možné využití v krizovém managementu (např. evakuace osob, dodávky vody) •případně využití ve správě obcí •efektivnější kontrola vytíženosti MHD •rozmístění služeb Dotazy? 17 Z7894 Geoinformační technologie v sociální geografii Děkuji za pozornost