Города и/или пригороды. Ч.1
Сегодня на паре разбирали со студентами, как работать с растровами данными в
Сегодня на паре разбирали со студентами, как работать с растровами данными в
R
. Для примера по данным GHSL построили вот такую карту - она показывает, как менялась площадь застройки в радиусе 60 км от центра Москвы с 2000 по 2020 гг. в процентных пунктах (п.п.) по ячейкам 100 на 100 м. Например, если в 2000 году было застроено 20% от ячейки, а в 2020-м уже 30%, на карте будет +10 п.п. Чем светлее пиксель, тем больше новой застройки. Думаю, если бы мы не показали на карте границу Москвы, вы бы все равно ее увидели - по контрасту значений.Города и/или пригороды. Ч.2
Московская область обогнала Москву (и все остальные регионы) по абсолютным годовым показателям ввода нового жилья еще в далеком 2005 году. По относительным показателям (на 1000 жителей) она сейчас уступает лишь Ленинградской области (данные Росстата на 2022 г.). Третья - моя родная Тюменская область, где продолжается взрывной рост Тюмени, следом - Чечня, Краснодарский край и Калининградская область.
В продолжение темы две статьи: статья Николая Куричева о том, как жилищное строительство провоцирует дополнительный приток мигрантов в Московский столичный регион; и статья коллег-демографов о том, что опережающий миграционный прирост пригородов - общее свойство современных крупных российских городов.
Московская область обогнала Москву (и все остальные регионы) по абсолютным годовым показателям ввода нового жилья еще в далеком 2005 году. По относительным показателям (на 1000 жителей) она сейчас уступает лишь Ленинградской области (данные Росстата на 2022 г.). Третья - моя родная Тюменская область, где продолжается взрывной рост Тюмени, следом - Чечня, Краснодарский край и Калининградская область.
В продолжение темы две статьи: статья Николая Куричева о том, как жилищное строительство провоцирует дополнительный приток мигрантов в Московский столичный регион; и статья коллег-демографов о том, что опережающий миграционный прирост пригородов - общее свойство современных крупных российских городов.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Торнадо и смерчи
Климатология и метеорология, наверно, самая развитая область географии с точки зрения производства массивов данных и их открытости. Прогнозирование погоды, опасных явлений и моделирование климата в свое время дали мощный толчок развитию спутниковой съемки. Даже ночные снимки, которые эконом-географы используют для изучения расселения и экономики (см. пост), первоначально задумывались для анализа облачности.
Выше - учебная картинка - количество торнадо в континентальной части США (без Аляски) в 1950-2019 гг. Сумма дана по гексагонам шириной 100 км, номерами показаны месяцы года. Подглядел датасет в этой статье и второй год использую на парах. Сама статья о том, как пространственный ареал распространения торнадо постепенно смещается на восток.
В России с 1991 по 2022 гг. зафиксировано 85 торнадо и смерчей с ущербом экономике и населению. Данные по ним и другим опасным гидрометеорологическим явлениям можно найти здесь.
Климатология и метеорология, наверно, самая развитая область географии с точки зрения производства массивов данных и их открытости. Прогнозирование погоды, опасных явлений и моделирование климата в свое время дали мощный толчок развитию спутниковой съемки. Даже ночные снимки, которые эконом-географы используют для изучения расселения и экономики (см. пост), первоначально задумывались для анализа облачности.
Выше - учебная картинка - количество торнадо в континентальной части США (без Аляски) в 1950-2019 гг. Сумма дана по гексагонам шириной 100 км, номерами показаны месяцы года. Подглядел датасет в этой статье и второй год использую на парах. Сама статья о том, как пространственный ареал распространения торнадо постепенно смещается на восток.
В России с 1991 по 2022 гг. зафиксировано 85 торнадо и смерчей с ущербом экономике и населению. Данные по ним и другим опасным гидрометеорологическим явлениям можно найти здесь.
Махачкала
Махачкала - один из самых быстро растущих российских городов. И, наверно, самый яркий пример неконтролируемого роста застройки. На рисунке выше доля застроенных территорий в городе и вокруг него с разницей в тридцать лет, по данным GHSL. Официальная численность населения города выросла за постсоветский периоды в два раза - с 300 до 600 тыс. чел., городского округа - до 750 тыс. чел. Но эти цифры скорее всего занижены, так как часть застройки проходила на сельскохозяйственных землях.
Городская инфраструктура была явно не готова к такому росту - отсюда пробки, проблемы с канализационными стоками и регулярные отключения воды и электричества, ставшие поводом для протестов жителей вплоть до перекрытия федеральной трассы (два таких эпизода в этом году попадали в ленты федеральных СМИ).
Махачкала - один из самых быстро растущих российских городов. И, наверно, самый яркий пример неконтролируемого роста застройки. На рисунке выше доля застроенных территорий в городе и вокруг него с разницей в тридцать лет, по данным GHSL. Официальная численность населения города выросла за постсоветский периоды в два раза - с 300 до 600 тыс. чел., городского округа - до 750 тыс. чел. Но эти цифры скорее всего занижены, так как часть застройки проходила на сельскохозяйственных землях.
Городская инфраструктура была явно не готова к такому росту - отсюда пробки, проблемы с канализационными стоками и регулярные отключения воды и электричества, ставшие поводом для протестов жителей вплоть до перекрытия федеральной трассы (два таких эпизода в этом году попадали в ленты федеральных СМИ).
Мой must-read по R
Привет. Сегодня я без карт - только с функциями. Последние пять лет почти всю работу - предобработку данных, расчеты и визуализацию - я делаю в
R for Data Science - второе издание учебника от авторов самых популярных в R библиотек
Fundamentals of Data Visualisation - о том, как отличить уродливый график от неправильного и сделать красиво и правильно. А конкретные примеры кода для разных типов визуализации данных можно смотреть на R Graph Gallery.
Geocomputation with R - о том, как манипулировать пространственными данными с примерами из географии транспорта, экологии, экономической географии и пр., а также о том, как соединить R c QGIS, SAGA и GRASS.
Визуализация и анализ географических данных на языке R и Пространственная статистике на языке R - когда то давно Тимофей Самсонов поделился со мной материалами своего курса по R в МГУ. А теперь это целых два классных учебника и на русском языке.
Tidy Modelling with R - совсем новая книга, только начинаю читать. О создании моделей на диалекте tydiverse, продолжает R for Data Science.
Привет. Сегодня я без карт - только с функциями. Последние пять лет почти всю работу - предобработку данных, расчеты и визуализацию - я делаю в
R
. Ниже подборка книжек, по которым я учился и которые могут быть полезны тем, кто хочет освоить навыки анализа данных (для географических задачек) и сам язык.R for Data Science - второе издание учебника от авторов самых популярных в R библиотек
dplyr
и ggplot2
. Книжка сильно отличается от классических учебников по программированию: достаточно нулевое владение языком, без абстрактных математических примеров, сразу ныряешь в работу с данными.Fundamentals of Data Visualisation - о том, как отличить уродливый график от неправильного и сделать красиво и правильно. А конкретные примеры кода для разных типов визуализации данных можно смотреть на R Graph Gallery.
Geocomputation with R - о том, как манипулировать пространственными данными с примерами из географии транспорта, экологии, экономической географии и пр., а также о том, как соединить R c QGIS, SAGA и GRASS.
Визуализация и анализ географических данных на языке R и Пространственная статистике на языке R - когда то давно Тимофей Самсонов поделился со мной материалами своего курса по R в МГУ. А теперь это целых два классных учебника и на русском языке.
Tidy Modelling with R - совсем новая книга, только начинаю читать. О создании моделей на диалекте tydiverse, продолжает R for Data Science.
Токио. Ч. 1
Привет. Давно не писал — конец года всегда загружен отчетами. А еще я на три недели уезжал в Японию и Корею и до сих пор осмысляю увиденное в путешествии.
Одно из главных впечатлений — от Токио. Это самый большой город в мире, ядро 40-миллионной агломерации, но город не произвел впечатления переполненности или перенаселенности. У меня было лишь несколько дней, чтобы его исследовать, но вот как я объясняю себе этот парадокс.
Первое — расщепленность центра. На карте выше — средняя этажность зданий в основных районах (special wards) по данным GHSL на 2020 г. Пустое пятно в центре — парк вокруг императорского дворца. Ареалы высотной застройки — части расщепленного CBD (central business district), связанные с узловыми станциям рельсового транспорта в разных районах города. Когда перемещаешься из одного района в другой, субъективно ощущаешь, будто перемещаешься между разными городами, слившимися в единый конгломерат.
Привет. Давно не писал — конец года всегда загружен отчетами. А еще я на три недели уезжал в Японию и Корею и до сих пор осмысляю увиденное в путешествии.
Одно из главных впечатлений — от Токио. Это самый большой город в мире, ядро 40-миллионной агломерации, но город не произвел впечатления переполненности или перенаселенности. У меня было лишь несколько дней, чтобы его исследовать, но вот как я объясняю себе этот парадокс.
Первое — расщепленность центра. На карте выше — средняя этажность зданий в основных районах (special wards) по данным GHSL на 2020 г. Пустое пятно в центре — парк вокруг императорского дворца. Ареалы высотной застройки — части расщепленного CBD (central business district), связанные с узловыми станциям рельсового транспорта в разных районах города. Когда перемещаешься из одного района в другой, субъективно ощущаешь, будто перемещаешься между разными городами, слившимися в единый конгломерат.
Токио. Ч.2
Второе — невероятная компактность: регулярная сетка мелких улиц, узкие полосы для движения автомобилей и сами автомобили — словно игрушечные, даже грузовички. Торжество точечной застройки, но в строго ограниченных рамках так, что 20-этажные высотки и двухэтажный частный домик, зажатый между ними, будут стоять на одной красной линии. Никаких широких проспектов с многополосным движением. В итоге все какого-то человеческого размера и масштаба.
Третье — вертикализация: вверх — монорельс и сложнейшие многоуровневые развязки (машины иногда буквально движутся над зданиями), но также и вниз — под небоскребами часто еще несколько этажей с магазинами и ресторанами, пересадочными пунктами метро и просто переходами между зданий. В какой-то момент поймал себя на мысли, что вообще не понимаю — под землей я сейчас, на поверхности, или несколькими этажами выше.
По настоящему понимаешь масштаб города только, если смотришь на него с высоты. На фото — вид из мэрии Токио в районе Синдзюку.
Второе — невероятная компактность: регулярная сетка мелких улиц, узкие полосы для движения автомобилей и сами автомобили — словно игрушечные, даже грузовички. Торжество точечной застройки, но в строго ограниченных рамках так, что 20-этажные высотки и двухэтажный частный домик, зажатый между ними, будут стоять на одной красной линии. Никаких широких проспектов с многополосным движением. В итоге все какого-то человеческого размера и масштаба.
Третье — вертикализация: вверх — монорельс и сложнейшие многоуровневые развязки (машины иногда буквально движутся над зданиями), но также и вниз — под небоскребами часто еще несколько этажей с магазинами и ресторанами, пересадочными пунктами метро и просто переходами между зданий. В какой-то момент поймал себя на мысли, что вообще не понимаю — под землей я сейчас, на поверхности, или несколькими этажами выше.
По настоящему понимаешь масштаб города только, если смотришь на него с высоты. На фото — вид из мэрии Токио в районе Синдзюку.
На геофаке вышки у нас теперь есть научно-учебная группа по пространственному анализу и моделированию в городах и открытые семинары
Forwarded from Факультет географии НИУ ВШЭ
26 января состоится семинар научно-учебной группы факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ «Пространственный анализ и моделирование городских процессов», посвященный внутригородской транспортной доступности и ее экономическим эффектам.
На семинаре выступят Эдуард Сомов, кандидат географических наук и сооснователь геомаркетинговой компании SmartLoc, по теме «Транспортная доступность в геомаркетинговых проектах: особенности использования и моделирования» и Петр Гонюхов, студент 4 курса факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ, по теме «Эффекты транспортной доступности для цен на жилую недвижимость».
Встреча пройдет в здании НИУ ВШЭ на Покровском бульваре, дом 11, в аудитории S320. Начало в 18:00.
Регистрация для внешних участников возможна по ссылке:
https://geography.hse.ru/nug/polls/890815145.html
На семинаре выступят Эдуард Сомов, кандидат географических наук и сооснователь геомаркетинговой компании SmartLoc, по теме «Транспортная доступность в геомаркетинговых проектах: особенности использования и моделирования» и Петр Гонюхов, студент 4 курса факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ, по теме «Эффекты транспортной доступности для цен на жилую недвижимость».
Встреча пройдет в здании НИУ ВШЭ на Покровском бульваре, дом 11, в аудитории S320. Начало в 18:00.
Регистрация для внешних участников возможна по ссылке:
https://geography.hse.ru/nug/polls/890815145.html
geography.hse.ru
Научно-учебная группа «Пространственный анализ и моделирование городских процессов»
Nature Cities
В линейке Nature появился новый журнал о городах - Nature Cities. С начала года вышло уже три номера. Необычно для идательства с традиционно естественно-научным профилем.
Журнал собран вокруг предмета, а не дисциплины, но по набору тем - мобильность, пространственное неравенство, городское планирование и управление и пр. - это типичный журнал по urban geography, с небольшим уклоном в темы изменения климата и городской экологии. Отличает формат самого Nature, который ориентирован на широкую аудиторию и активно публикует не только статьи, но и новости, интервью, частные мнения и рецензии. В N. Cities есть раздел I and the City, в котором собраны литературные очерки о городах.
В линейке Nature появился новый журнал о городах - Nature Cities. С начала года вышло уже три номера. Необычно для идательства с традиционно естественно-научным профилем.
Журнал собран вокруг предмета, а не дисциплины, но по набору тем - мобильность, пространственное неравенство, городское планирование и управление и пр. - это типичный журнал по urban geography, с небольшим уклоном в темы изменения климата и городской экологии. Отличает формат самого Nature, который ориентирован на широкую аудиторию и активно публикует не только статьи, но и новости, интервью, частные мнения и рецензии. В N. Cities есть раздел I and the City, в котором собраны литературные очерки о городах.
Снова об определении городов
Новый журнал о городах не мог оставить в стороне вопрос определения самого понятия город. Об этом статья большого международного коллектива авторов во втором номере. Статья написана с инструментальных позиций: какие данные и методы лучше всего использовать для делимитации городов?
Проблема текущей международной статистики - несопоставимость из-за различий между странами в административном определении городов. Например, в Китае "города" - это не населенные пункты, а округа разного административного уровня, от префектур до уездов, в состав которых входят и собственно городские, и сельские районы (см. подробнее здесь). Поэтому к данным городской статистики в Китае следует относиться очень осторожно.
Статистическая комиссия ООН рекомендует использовать методику Евростата и ОЭСР, где городские ядра выделяются по плотности населения и размеру не менее 50 тыс. чел.
Авторы статьи полемизируют против унифицированных морфологических критериев выделения городов. Города - это сетевые структуры, пространство высокой плотности коммуникаций. Контуры городов определяются перемещениями их жителей, поэтому методы делимитации должны строиться на данных (сотовых операторов) о мобильности населения. Критерии делимитации необходимо искать в свойствах самих городских систем с помощью современных методов сетевого анализа. Эти критерии могут варьироваться в зависимости от задачи, во времени и пространстве.
Самоорганизующиеся системы, фазовый переход, закон Ципфа и пр. - статья звучит эхом количественной революции в географии.
Новый журнал о городах не мог оставить в стороне вопрос определения самого понятия город. Об этом статья большого международного коллектива авторов во втором номере. Статья написана с инструментальных позиций: какие данные и методы лучше всего использовать для делимитации городов?
Проблема текущей международной статистики - несопоставимость из-за различий между странами в административном определении городов. Например, в Китае "города" - это не населенные пункты, а округа разного административного уровня, от префектур до уездов, в состав которых входят и собственно городские, и сельские районы (см. подробнее здесь). Поэтому к данным городской статистики в Китае следует относиться очень осторожно.
Статистическая комиссия ООН рекомендует использовать методику Евростата и ОЭСР, где городские ядра выделяются по плотности населения и размеру не менее 50 тыс. чел.
Авторы статьи полемизируют против унифицированных морфологических критериев выделения городов. Города - это сетевые структуры, пространство высокой плотности коммуникаций. Контуры городов определяются перемещениями их жителей, поэтому методы делимитации должны строиться на данных (сотовых операторов) о мобильности населения. Критерии делимитации необходимо искать в свойствах самих городских систем с помощью современных методов сетевого анализа. Эти критерии могут варьироваться в зависимости от задачи, во времени и пространстве.
Самоорганизующиеся системы, фазовый переход, закон Ципфа и пр. - статья звучит эхом количественной революции в географии.
Nature
Defining a city — delineating urban areas using cell-phone data
Nature Cities - How to delineate a city becomes more challenging the more we learn. This Perspective argues for using cell-phone data as a standard because they are information rich and...
Население России: 2046
Росстат опубликовал демографический прогноз для регионов России до 2046 года: общая численность населения страны сократится с 146.1 до 138.8 млн чел. (-5%), при увеличении доли городского населения до 76.4% (+1.5 п.п.) и доли населения старше трудоспособного возраста до 26.9% (+3.3 п.п.).
На рисунке выше динамика численности населения по регионам. Выделил несколько наиболее интересных мне. В лидерах — национальные республики Кавказа и Тыва, самое сильное снижение — в Коми. Москва остается в районе 13.1 млн чел., но на фоне общей депопуляции и за счет роста Московской области доля всего столичного региона в численности населения страны увеличится с 14.9 до 16.3%.
Видимо, дальше эти цифры будут фигурировать в разных документах и стратегиях социально-экономического развития.
Если вы знакомы с методологией Росстата, поделитесь, пожалуйста, в комментариях — в самом документе почти ничего не сказано. Любопытно узнать, как рассчитывались миграции и уровень урбанизированности по регионам.
Росстат опубликовал демографический прогноз для регионов России до 2046 года: общая численность населения страны сократится с 146.1 до 138.8 млн чел. (-5%), при увеличении доли городского населения до 76.4% (+1.5 п.п.) и доли населения старше трудоспособного возраста до 26.9% (+3.3 п.п.).
На рисунке выше динамика численности населения по регионам. Выделил несколько наиболее интересных мне. В лидерах — национальные республики Кавказа и Тыва, самое сильное снижение — в Коми. Москва остается в районе 13.1 млн чел., но на фоне общей депопуляции и за счет роста Московской области доля всего столичного региона в численности населения страны увеличится с 14.9 до 16.3%.
Видимо, дальше эти цифры будут фигурировать в разных документах и стратегиях социально-экономического развития.
Если вы знакомы с методологией Росстата, поделитесь, пожалуйста, в комментариях — в самом документе почти ничего не сказано. Любопытно узнать, как рассчитывались миграции и уровень урбанизированности по регионам.
Каждый ML желает знать, где сидит фазан
В Системном Блоке вышла наша с Мишей Орловым статья про SDM (species distribution modelling) — о концепции экологической ниши, базовом рецепте создания модели и ограничениях метода, с примерами из наших и чужих работ.
В Системном Блоке вышла наша с Мишей Орловым статья про SDM (species distribution modelling) — о концепции экологической ниши, базовом рецепте создания модели и ограничениях метода, с примерами из наших и чужих работ.
Системный Блокъ
Species Distribution Models (SDM): моделирование пространственного распространения видов
Расскажем, как применяется машинное обучение в биологии и экологии с помощью моделирования пространственного распространения видов (species distribution models, SDM).
В продолжение темы: библиотека spocc (SPecies OCCurrence) от rOpenSci в помощь биогеографам. Она позволяет собирать информацию о находках живых существ из крупнейших баз данных (GBIF, iNaturalist, eBird и др.).
GitHub
GitHub - ropensci/spocc: Species occurrence data toolkit for R
Species occurrence data toolkit for R. Contribute to ropensci/spocc development by creating an account on GitHub.
Жилищное строительство в Московской агломерации: на пути к экспансии или компактности?
17 мая в 16:00 на географическом факультете ВШЭ состоится семинар научно-учебной группы «Пространственный анализ и моделирование городских процессов». Полина Игнатенко представит доклад по материалам своего дипломного проекта — о тенденциях в локализации жилищного строительства в Москве и его связях с крупными транспортными проектами. Приходите!
Подробности и регистрация по ссылке: https://geography.hse.ru/nug/announcements/923249724.html
17 мая в 16:00 на географическом факультете ВШЭ состоится семинар научно-учебной группы «Пространственный анализ и моделирование городских процессов». Полина Игнатенко представит доклад по материалам своего дипломного проекта — о тенденциях в локализации жилищного строительства в Москве и его связях с крупными транспортными проектами. Приходите!
Подробности и регистрация по ссылке: https://geography.hse.ru/nug/announcements/923249724.html
Black Marble
«Если быть точным» опубликовали обзор использования открытых спутниковых данных в самых разных задачах в географии и не только (см. ниже). Среди примеров и наша статья, в которой мы пытались по ночным снимкам с Suomi-NPP отследить сезонные изменения плотности населения в Ярославской области под влиянием дачных миграций москвичей.
Эта моя пока, наверно, самая технически сложная работа, в которой пришлось приложить недюжинные усилия для коррекции снимков. Но с момента выхода статьи работать с данными Suomi-NPP стало проще. NASA создало на их основе готовые наборы данных о суточной, среднемесячной и среднегодовой мощности ночного излучения в собственной предобработке. Они называются Black Marble. А Всемирный банк опубликовал две библиотеки blackmarbler и blackmarblepy, на R и python, соответственно, которые позволяют напрямую подгружать данные с серверов NASA на нужные географические области и даты.
«Если быть точным» опубликовали обзор использования открытых спутниковых данных в самых разных задачах в географии и не только (см. ниже). Среди примеров и наша статья, в которой мы пытались по ночным снимкам с Suomi-NPP отследить сезонные изменения плотности населения в Ярославской области под влиянием дачных миграций москвичей.
Эта моя пока, наверно, самая технически сложная работа, в которой пришлось приложить недюжинные усилия для коррекции снимков. Но с момента выхода статьи работать с данными Suomi-NPP стало проще. NASA создало на их основе готовые наборы данных о суточной, среднемесячной и среднегодовой мощности ночного излучения в собственной предобработке. Они называются Black Marble. А Всемирный банк опубликовал две библиотеки blackmarbler и blackmarblepy, на R и python, соответственно, которые позволяют напрямую подгружать данные с серверов NASA на нужные географические области и даты.
Forwarded from Если быть точным
Как можно отследить «зомби-пожары» и военные преступления? С помощью спутниковых данных! Рассказываем, где их найти и как правильно использовать для исследований
В 2023 году на орбиту Земли вышли 2,4 тысячи новых спутников — больше, чем когда либо. Одни работают для связи, а вот другие собирают данные о планете. С их помощью следят за таянием льдов, находят скрытые производства ядерного оружия и помогают людям спастись от стихийных бедствий.
Спутниковые данные есть у Google, NASA, Европейского космического агентства. Ими бесплатно могут пользоваться все желающие — от правительств стран до журналистов и ученых. Только по американской спутниковой программе Landsat опубликовано более 700 тысяч исследований.
Но важно помнить: cнимки можно неправильно интерпретировать, а еще не всегда просто заметить манипуляции. В сентябре 2019 года по Центральному парку в Нью-Йорке прошелся разрушительный пожар. Фотография выглядела как спутниковый снимок, но оказалась фейком.
⚫️ Новый разбор «Если быть точным» — о том, чем полезны данные со спутников и где их найти. Материал уже на сайте.
В 2023 году на орбиту Земли вышли 2,4 тысячи новых спутников — больше, чем когда либо. Одни работают для связи, а вот другие собирают данные о планете. С их помощью следят за таянием льдов, находят скрытые производства ядерного оружия и помогают людям спастись от стихийных бедствий.
Спутниковые данные есть у Google, NASA, Европейского космического агентства. Ими бесплатно могут пользоваться все желающие — от правительств стран до журналистов и ученых. Только по американской спутниковой программе Landsat опубликовано более 700 тысяч исследований.
Но важно помнить: cнимки можно неправильно интерпретировать, а еще не всегда просто заметить манипуляции. В сентябре 2019 года по Центральному парку в Нью-Йорке прошелся разрушительный пожар. Фотография выглядела как спутниковый снимок, но оказалась фейком.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM