Наша идея
Мы учли перечисленные недостатки и решили реализовать собственный подход к расчётам. Наша основная идея в том, чтобы:
- автоматизировать расчёты показателя качества городской среды
- моделировать пространство как непрерывное
- производить расчеты на крупном масштабе (улицы, кварталы)
- использовать открытые данные
За основу мы взяли разделение критериев качества городской среды по Яну Гейлу, но на текущий момент ограничились только некоторым показателями комфортности.
12 критериев качества городской среды (Ян Гейл. Города для людей)
Из наиболее значимых критериев мы выбрали:
Центральной фигурой расчётов стало положение наблюдателя и его область видимости (двумерной), а также объекты городской среды, которые попадают в поле зрения наблюдателя – растительность и здания. При оценке уровня шума мы учитывали только влияние транспорта.
Чтобы покрыть весь город необходимым значением индекса, нужно задать множество положений наблюдателя (набор регулярных точек-положений) и на их основе рассчитать полигоны области видимости. Объекты городской среды, попадающие в эти области, должны быть использованы для расчета количественных показателей качества.
Данные
Все необходимые векторные объекты (растительность, здания, дороги, водные объекты, мосты, районы города) мы взяли из открытых данных OSM с помощью утилиты фильтрации данных overpass turbo.
Растительность
В слой растительности мы включили несколько типов объектов, в которых зачастую имеются древесные насаждения:
Каждому типу назначили высоту, необходимую для расчетов областей видимости. Так как найти данные для этой задачи довольно сложно, мы ее взяли среднюю на наш взгляд:
Здания
В слое зданий мы столкнулись с проблемой дефицита информации об их высоте.
Поэтому мы взяли необходимые данные из Росреестра при помощи утилиты, которая также используется в проекте карты возраста домов, и, проведя геокодирование, дополнили слой зданий сведениями об этажности. Чтобы привести высоту к одной метрике с растительностью, мы приняли фиксированную высоту этажа в три метра (округление типовой высоты этажей в жилых зданиях по СНиП 31-01-2003).
Методика
Для создания областей видимости есть готовый ГИС-инструментарий. В QGIS это плагин Visibility analysis, принимающий на вход цифровую модель местности (ЦММ) – рельеф плюс любые объекты на поверхности, и возвращающий для каждой точки растр видимости.
В Grass GIS это r. viewshed. Мы остановились на нем из-за сложностей, возникших при попытке создания цепочки алгоритмов в QGIS (промежуточные результаты не закрывались утилитой GDAL, в связи с чем превышалось количество допустимых соединений). В r. viewshed также можно настроить дополнительные параметры, которые есть у всех подобных инструментов: максимальный радиус видимости, который мы эмпирически выставили на 110 метров, высота наблюдателя (используем 1. 6 метров = средний рост человека минус 10 см до уровня глаз) и пр.
Влияние атмосферной рефракции и поправки на кривизну Земли мы не рассматривали из-за небольшого радиуса видимости и относительно ровного рельефа территории, на которой находится Санкт-Петербург. Равнинный характер местности также служит причиной того, что мы не будем использовать рельеф, а ограничимся высотами зданий и растительности при построении ЦММ.
После выбора основного инструмента надо определиться с генерацией данных, которые он требует на входе:
Для начала создаем сетку регулярных точек:
- генерируем гексагональную сетку со стороной полигона в 50 м, а затем строим точки – центроиды каждой ячейки;
- исключаем точки, которые попадают на крыши зданий, так как нас интересует только outdoor.
Сетка регулярных точек
Далее строим ЦММ. Для этого нужно:
- растеризовать полигоны зданий и растительности (используя библиотеку GDAL), присвоив каждой ячейке растра значение их высоты;
- суммировать значение ячеек растровым калькулятором, чтобы получить итоговую модель.
- нужно, чтобы слои растительности и зданий не пересекались, иначе их высоты будут складываться;
- при попадании регулярных точек в полигоны растительности наблюдатель окажется на деревьях, что недопустимо. Поэтому мы создаём буферы вокруг этих точек размером со среднее расстояние между деревьями в парках (7 м), а затем вырезаем эти буферы из объектов растительности.
Пример построенной ЦММ (сетки из точек это вырезанные буферы)
Следующий этап – скрипт на Python, который будет считает области видимости. Размещаем все необходимые для расчетов векторные слои в базе данных PostgreSQL с установленным расширением PostGIS. Далее:
- итерационно проходим по координатам созданных регулярных точек;
- применяем алгоритм r.viewshed для создания растра видимости;
- векторизуем растр инструментом Grass r.to.vect для быстрого экспорта данных;
- используем утилиту командной строки библиотеки GDAL ogr2ogr, чтобы извлечь только геометрии полигонов видимости, которые скрипт будет заносить в итоговую таблицу PostGIS вместе с геометрией регулярных точек.
Векторизованная область видимости
Построение ЦММ и генерация сетки регулярных точек на каждый район автоматизируется за счёт:
- функций PostGIS (прежде всего, ST_HexagonGrid);
- алгоритмов GRASS (предобработка слоев) и утилит командной строки GDAL (растрирование и наложение слоев).
В итоге достаточно запустить скрипт и передать ему идентификатор района/ов, а остальную работу он выполнит сам.
Количественные характеристики критериев комфортности
Как говорилось выше, мы берём в расчет визуальные критерии (плотность застройки, высотность окружающих объектов, озеленение), а также шумовое загрязнение для расчета комфортности городской среды. Необходимо определить количественные характеристики для этих критериев.
Визуальные критерии
Для плотности застройки используем площадь области видимости. Соответственно, чем меньше площадь, тем выше плотность и тем более комфортно человеку (конечно, до разумных пределов).
Для высотности используем медианная высоту растительности и зданий. Чем выше окружающая среда, тем человек чувствует себя более маленьким на их фоне (эффект масштаба), поэтому и снижается комфортность.
Для вычислений количественных характеристик можно написать SQL функции, которые будут итерационно определять отношение областей видимости к объектам городской среды.
Уровень шума
Чтобы оценить влияние шума, мы использовали алгоритм noisemap (спасибо Urbica за это). Программа на основе данных OSM строит три зоны: 45 дБ, 55 дБ и 65 дБ вокруг каждого объекта, а затем объединяет их по значению в крупные полигоны. В проекте уже содержатся сведения об уровнях шумового загрязнения для множества объектов.
Для решения поставленной задачи мы дополнили эти сведения приблизительными значениями для проездов (highway=service), и соединений дорог (highway=*_link). Также пришлось модифицировать программу под решаемую нами задачу. Мы добавили:
- возможность использования входных данных, полученных из QuickOSM;
- настраиваемый параметр учета высоты источников шума;
- параметр, позволяющий рассчитывать полигоны с любым уровнем шума и в любом количестве;
- нарезку полигонов шума по плотной квадратной сетке для оптимизации дальнейших вычислений (до этого на выходе получались полигоны размером с город);
- оверлей difference, чтобы итоговые полигоны не пересекались друг с другом.
После генерации данных полигонов остается написать еще одну SQL функцию, которая будет проверять, полигон с каким значением шума содержит заданную точку, и записывать это значение в атрибуты.
Расчет комфортности
Перед тем, как вычислить интегральный показатель комфортности, мы отобразили в Mapbox Studio все визуальные критерии. Полученная карта подходит для визуальной оценки трех критериев, но при увеличении их количества использовать её нельзя.
Карта комфортности Васильевского острова на основе визуальных критериев. Здесь столбец – положение наблюдателя, радиус столбца отражает площадь области видимости, высота – медианную высоту окружающих объектов, а цвет – близость к растительности. Плоская красная часть слева это западная окраина Васильевского острова где почти нет зданий и деревьев. Итого, самые комфортные места – это узкие низкие зеленые столбики, а самые некомфортные – толстые высокие красные.
Обобщенный показатель
Мы пошли по простому пути и использовали одинаковые веса для всех частных показателей комфортности.
Обобщенный показатель комфортности в точках наблюдения
Последний штрих
Чтобы обеспечить непрерывное покрытие, проводим линейную интерполяцию полученного показателя между рассчитанными точками и получаем непрерывную сетку (растр). Далее сетку можно реклассифицировать (инструментом r. reclass) и векторизовать (r. vect). В результате формируется векторный слой с полигонами, каждый из которых содержит значение индекса комфортности.
Публикация в вебе
- здания;
- уровень шума;
- растительность.
Контуры растительности. По карте можно увидеть, что на комфортность влияет только видимая растительность.
Known issues
Мы осознаем, что в описанной методике мы основывались на ряде допущений, некоторые факторы мы не учитываем в принципе, открытые данные также зачастую неполные, и необходимо привлекать дополнительные источники.
Барьеры
Мы не учитываем заборы, которые способны радикально изменить размеры и форму областей видимости, а также снизить влияние объектов интереса на восприятие наблюдателя. Всё дело в том, что ширина непрозрачных заграждений зачастую доходит до 10-20 см (а то и меньше) и поэтому необходимо использовать ЦММ высокого пространственного разрешения. Вычисления займут огромное количество времени, да и высота таких заграждений также имеет большое значение, а найти эти данные на текущий момент затруднительно.
Экраны
Не учтены шумоподавляющие экраны возле дорог. Причина примерно такая же, что и с заборами. Кроме того, данных о наличии экранов довольно мало. Для расчета же полигонов шума достаточно сложно учесть влияние экранов, но об этом можно подумать в будущем.
Низкая растительность
Мы также не учли влияние травы и низкорослых кустарников на восприятие наблюдателя. Хоть оно и небольшое по сравнению с влиянием остальных объектов растительности, но эффект всё же имеется.
Мы использовали только автомобильные и железные дороги при построении полигонов шума. Естественно, существует еще много объектов, которые следовало бы учесть здесь. К примеру, заводы, строительные площадки, станции метро и т. Присваивание каждому типу объектов один и тот же уровень шума снизит объективность результатов.
Высота источника шума
На текущий момент учет высоты источников шума происходит косвенно (на основании данных о последовательности отображения дорог), однако реальных данных об этой высоте практически нет. Из-за этого есть довольно сильные искажения в районе ЗСД.
Что дальше
Чтобы сделать сервис еще лучше нам важно собрать ваши мнения о том, соответствует ли рассчитанный индекс восприятию комфортности. Для этого, пожалуйста, пройдите короткий опрос.
Если вам понравился проект – следите за обновлениями в соцсетях: инстаграм, телеграм.
Типы зеленых насаждений
К зеленым насаждениям относят любые совокупности трав, деревьев и кустарников, располагающихся на одной территории. Посадка может осуществляться с разными целями, поэтому выделяют несколько видов зеленых насаждений в зависимости от их назначения:
- парки в городе — совокупность большого числа растений и нескольких сооружений, предназначенная для отдыха и прогулок;
- стадионы включают в себя большое число сооружений, в том числе предназначенных для занятий разными видами спорта или для активного отдыха;
- детские парки обычно имеют меньшую площадь и предназначаются для отдыха детей;
- ботанические сады являются не только местами для отдыха, но и для проведения научно-исследовательский работ;
- парки аттракционов включают большое количество развлекательных комплексов, находящихся среди посадок деревьев и кустарников;
- парки-музеи являются местом отдыха и размещения различных предметов искусства (скульптуры, камни, макеты);
- насаждения в городе — посадки деревьев и кустарников около проезжей части и зданий, защищающие от шума и пыли;
- бульвары находятся рядом с набережными, жилыми улицами и представляют собой насаждения с довольно большой шириной и протяженностью;
- скверы обычно представляют собой посадки, занимающие незначительную площадь;
- городские сады создаются для отдыха городских жителей.
Отдельно следует выделить зеленые посадки во дворах жилых домов, которые делают воздух в квартирах более чистым, а также являются прекрасными местами для отдыха детей и взрослых. Все зеленые насаждения можно разделить на пригородные и внутригородские. Насаждения первого вида создаются с учетом дальнейшего развития городов, часто включают в себя хозяйственные объекты (питомник, хозяйство). Часто растительные насаждения располагаются вокруг всей территории города, очищая воздух и давая возможность жителям отдыхать на природе. Многие из перечисленных типов озеленения выполняют похожие функции.
Назначение зеленых насаждений
Исходя из назначения, классификация зеленых посадок включает следующие типы: общего пользования, ограниченного пользования и специального назначения. К первой группе относят совокупности растений, предназначенные для любого жителя города: парк отдыха, парк развлечений, заповедник, сквер, бульвар, парк-музей и другие общедоступные места озеленения. В таких местах очень часто проводятся разного рода общественные мероприятия, митинги, празднования, конкурсы, городские события, спортивные занятия, политические мероприятия. Помимо этого, зеленые насаждения общего пользования защищают воздух от пыли и других вредных веществ, позволяют укрываться от сильного солнечного света, делают городские улицы более красивыми и приятными для прогулок.
Деревья вдоль трассы «поглощают» вредные вещества, защищают машины от сильных и резких порывов ветра.
Зеленые насаждение, использование которых ограничено, обычно находятся на территории каких-либо заведений, включая школы, детские сады, больницы, санатории, спортивные комплексы, закрытые дворы или кварталы, клубы, научно-исследовательские институты. В таких местах часто проводятся занятия физической культурой, организовываются места отдыха, игр или лечения.
К зеленым насаждениям специального назначения относятся территории, располагающиеся вблизи заводских и промышленных зданий, автомобильных дорог, питомников, садов, чтобы защищать город от неблагоприятного воздействия вредных веществ, выделяемых при производстве, выхлопных газов автомобилей, выполнять противопожарную или мелиоративную функцию.
Сорта растений и виды зеленых насаждений зависят от конкретной цели посадки. Благодаря специальным зеленым насаждениям значительно снижается воздействие вредных веществ, водоемы испаряются не так сильно, становятся менее опасными сильный ветер, песчаные и снежные бури, а огонь, шум и дым нет распространяются. Нередко такие посадки становятся красивой и полезной частью общего ландшафта.
Грамотный выбор типов зеленых посадок для каждой местности, их сочетание и уход позволяют значительно улучшить состояние посадок и их долговечность.
Классификация городских зеленых насаждений позволяет понять, насколько город защищен от вредного воздействия и благоустроен для отдыха. Степень озеленения города подсчитывается на основании количества зеленых насаждений общего пользования. Благоприятным для проживания считается город, в котором на каждого жителя приходится около 25 м 2 насаждений.
Функции зеленых насаждений
Обозначить основную роль зеленых насаждений очень сложно, ведь они выполняют огромное количество полезных функций. Микроклиматические условия в жилых домах и около них значительно улучшаются благодаря зелени. В школьных дворах и детских парках дети могут играть на свежем воздухе друг с другом, заниматься спортом, что благотворно влияет на их развитие. Благодаря зеленым массивам городские улицы защищены от шума и грязи, идущих от промышленных предприятий. Вокруг дорог воздух становится более чистым.
Особое внимание уделяется зеленым насаждениям общего пользования, так как их количество должно быть строго пропорционально числу жителей того или иного района. Кроме того, такие посадки должны располагаться равномерно на территории всего города. Насаждения создаются с учетом расположения жилых домов, чтобы каждый житель города получил возможность отдыхать среди деревьев и других растений.
Помимо санитарной функции, немалое значение играет и эстетическая, ведь ничто не украшает городские улицы так, как зеленые деревья, травы и кустарники. Вблизи офисных зданий часто намеренно высаживают деревья, чтобы дать возможность работникам отдохнуть от офиса, провести время среди зеленых насаждений. Это способствует улучшению самочувствия и повышению работоспособности человека.
Благодаря посадкам влажность воздуха становится более оптимальной, шума становится намного меньше. Для защиты от выделения вредных газов обычно используют специальные породы деревьев, устойчивых к загрязнениям такого рода. К таким деревьям относятся ивы, дубы, осины, клены, яблони. Силу и направление ветра тоже можно регулировать с помощью посадок, которые должны быть достаточно массивными, чтобы защитить жилые дома.
Существует множество фитонцидных пород деревьев и кустарников, которые уничтожают вредоносные бактерии или останавливают их распространение и рост. Важную роль зеленые посадки играют при планировке города, ведь с их помощью можно отделить разные районы друг от друга.
Нередко при архитектурном планировании квартала учитываются насаждения, которые смогут органично вписаться в него. Зелень вблизи спортивных площадок позволяет улучшить самочувствие, ведь воздух становится насыщенным кислородом.
Если грамотно сочетать декоративные и экологические функции зеленых насаждений, то город станет благоприятным для проживания, а воздух всегда будет свежим и чистым.