Forwarded from URBAN MASH (Мария [БОЛЕЮ] Эрцеговац)
LSCP vs MCLP vs P-median tg.pdf
1.1 MB
Локационные задачи: где размещать объекты с умом?
Выбор мест для магазинов, складов, больниц или станций — это локационные проблемы. Их цель — найти оптимальные точки, чтобы минимизировать затраты или максимизировать охват. Три ключевые модели:
1. LSCP — когда нужно гарантированно покрыть всех клиентов (например, пожарные станции в городе).
2. MCLP — когда ресурсов мало, а охват нужно максимизировать (например, аптеки в районе).
3. P-median — когда важно сократить среднее расстояние (например, логистические хабы для доставки).
Где применить?
- Ритейл — где открыть магазин?
- Логистика — где разместить склады?
- Госуслуги — как распределить больницы?
- Телеком — куда ставить вышки (тут также помогают диаграммы Вороного, о которых писала выше)?
Все эти модели уже реализованы в библиотеке
@urban_mash
Выбор мест для магазинов, складов, больниц или станций — это локационные проблемы. Их цель — найти оптимальные точки, чтобы минимизировать затраты или максимизировать охват. Три ключевые модели:
1. LSCP — когда нужно гарантированно покрыть всех клиентов (например, пожарные станции в городе).
2. MCLP — когда ресурсов мало, а охват нужно максимизировать (например, аптеки в районе).
3. P-median — когда важно сократить среднее расстояние (например, логистические хабы для доставки).
Где применить?
- Ритейл — где открыть магазин?
- Логистика — где разместить склады?
- Госуслуги — как распределить больницы?
- Телеком — куда ставить вышки (тут также помогают диаграммы Вороного, о которых писала выше)?
Все эти модели уже реализованы в библиотеке
spopt из PySAL — просто подставьте свои данные. Я поделюсь нашей черновой теоретической презентацией по принципу работы этих "моделек". @urban_mash
Forwarded from О картах
Наткнулась на новую статью в журнале Naturе - это исследование показало, что майнинг биткойна негативно влияет на качество воздуха в США. С помощью геоданных и модели InMAP учёные оценили выбросы от 34 майнинговых ферм и обнаружили, что около 2 млн человек подверглись воздействию частиц PM2.5, преимущественно в Нью-Йорке, Техасе и Кентукки.
Это первый анализ, связывающий криптовалюту и загрязнение воздуха, а не только потребление энергии.
Почему это интересно с точки зрения картографии: это одни из первых карт, которые показывают негативное воздействие майнинга на окружающую среду.
Это первый анализ, связывающий криптовалюту и загрязнение воздуха, а не только потребление энергии.
Почему это интересно с точки зрения картографии: это одни из первых карт, которые показывают негативное воздействие майнинга на окружающую среду.
Forwarded from ссылки урбаниста
ДОМ_РФ_Презентация_Новые_города_в_России_планы_и_результаты.pdf
11.6 MB
Исследование Фонда ДОМ.РФ про Новые города в России
Forwarded from Зелёная барыня ESG
⚡️Россия и Оман заключили меморандум по вопросам изменения климата и низкоуглеродного развития
Меморандум направлен на формирование основы практического сотрудничества по таким направлениям, как развитие современных низкоэмиссионных технологий, реализация климатических проектов и торговля углеродными единицами, оценка климатических рисков и эффективности мер адаптации.
Для взаимодействия по этим направлениям и организации экспертного диалога стороны планируют создать совместную рабочую группу под руководством Минэкономразвития России и Управления по вопросам окружающей среды Султаната Оман.
Зелёная барыня ESG
Меморандум направлен на формирование основы практического сотрудничества по таким направлениям, как развитие современных низкоэмиссионных технологий, реализация климатических проектов и торговля углеродными единицами, оценка климатических рисков и эффективности мер адаптации.
Для взаимодействия по этим направлениям и организации экспертного диалога стороны планируют создать совместную рабочую группу под руководством Минэкономразвития России и Управления по вопросам окружающей среды Султаната Оман.
Зелёная барыня ESG
Forwarded from Кафедра картографии и геоинформатики МГУ
24 апреля в 15:00 состоится Семинар №38 кафедры картографии и геоинформатики на тему:
«Как создаются Яндекс Карты: источники данных и специфика их обработки»
Наш гость из компании Яндекс — Алексей Вилков, кандидат географических наук, старший менеджер проектов отдела производства геоданных Яндекс Карт.
Алексей расскажет как устроено картографическое производство в Яндекс Картах, а также ответит на интересующие вопросы в рамках публично доступных аспектов производства карт компании.
Семинар пройдет в аудитории 1918 Главного здания МГУ и будет транслироваться онлайн на платформе Zoom:
https://us02web.zoom.us/j/82720315951?pwd=bNCNkJMSPVAM9fqIwRQammzlIhMRW6.1
Приглашаются все желающие!
«Как создаются Яндекс Карты: источники данных и специфика их обработки»
Наш гость из компании Яндекс — Алексей Вилков, кандидат географических наук, старший менеджер проектов отдела производства геоданных Яндекс Карт.
Алексей расскажет как устроено картографическое производство в Яндекс Картах, а также ответит на интересующие вопросы в рамках публично доступных аспектов производства карт компании.
Семинар пройдет в аудитории 1918 Главного здания МГУ и будет транслироваться онлайн на платформе Zoom:
https://us02web.zoom.us/j/82720315951?pwd=bNCNkJMSPVAM9fqIwRQammzlIhMRW6.1
Приглашаются все желающие!
Forwarded from URBAN MASH (Мария Эрцеговац)
Зачем геоаналитикам ML и зачем ML-щикам Geo?
Часто слышу от "трушных" программистов, что геоаналитика — это просто добавить столбцы
Почему геоаналитику недостаточно классического ML?
Когда я делала любую геомодель, которая по пространственным признакам предсказывает таргет, то я сталкивалась с несколькими проблемами:
- Пространственные данные автокоррелированы (значение в точке зависит от соседей) → обычные ML-модели дают смещённые предсказания.
- Координаты — это не просто два признака, а пространственная структура → нужны специальные методы (геостатистика, пространственные графы).
- В геоданных много шума (GPS-прыжки, ошибки картографирования) → без предобработки модели учатся на артефактах.
Почему ML-специалистам нужно понимание гео?
Когда мы с командой прогнозировали заказы в ПВЗ на хакатоне, мы увидели, что:
- Рядом с метро спрос выше в 1.5–3 раза → но если просто добавить
- Традиционные метрики (RMSE) не отражают географическую ошибку (промах на 500 м в центре Москвы ≠ 500 м в промзоне).
- Без понимания пространственных процессов (например, сезонной миграции) модель выдаёт "среднюю температуру по больнице".
Курсы, которые реально прокачали мои навыки
1. Working with Geospatial Data in Python (Datacamp) – лучший старт для работы с
2. Spatial Data Science and Applications (Coursera) – более общий курс, где есть QGIS, PostGIS, R и инструменты Hadoop.
3. Курс Инессы Трегубовой – разбор реальных практических кейсов. Это курс, где я была на 1 потоке и который стал для меня вдохновением пойти работать геоаналитиком в Я.Лавку, т.к. на тот момент Инесса там работала.
P.S. Если хотите глубже разобрать какой-то кейс – пишите, расскажу про подводные камни (например, почему kNN для геоданных — плохая идея).
@urban_mash
Часто слышу от "трушных" программистов, что геоаналитика — это просто добавить столбцы
latitude и longitude в датасет и прогнать через sklearn. Но на практике всё чуть сложнее. Почему геоаналитику недостаточно классического ML?
Когда я делала любую геомодель, которая по пространственным признакам предсказывает таргет, то я сталкивалась с несколькими проблемами:
- Пространственные данные автокоррелированы (значение в точке зависит от соседей) → обычные ML-модели дают смещённые предсказания.
- Координаты — это не просто два признака, а пространственная структура → нужны специальные методы (геостатистика, пространственные графы).
- В геоданных много шума (GPS-прыжки, ошибки картографирования) → без предобработки модели учатся на артефактах.
Почему ML-специалистам нужно понимание гео?
Когда мы с командой прогнозировали заказы в ПВЗ на хакатоне, мы увидели, что:
- Рядом с метро спрос выше в 1.5–3 раза → но если просто добавить
distance_to_subway, модель не учтёт нелинейность (например, пешеходные маршруты через парки).- Традиционные метрики (RMSE) не отражают географическую ошибку (промах на 500 м в центре Москвы ≠ 500 м в промзоне).
- Без понимания пространственных процессов (например, сезонной миграции) модель выдаёт "среднюю температуру по больнице".
Курсы, которые реально прокачали мои навыки
1. Working with Geospatial Data in Python (Datacamp) – лучший старт для работы с
geopandas и shapely.2. Spatial Data Science and Applications (Coursera) – более общий курс, где есть QGIS, PostGIS, R и инструменты Hadoop.
3. Курс Инессы Трегубовой – разбор реальных практических кейсов. Это курс, где я была на 1 потоке и который стал для меня вдохновением пойти работать геоаналитиком в Я.Лавку, т.к. на тот момент Инесса там работала.
P.S. Если хотите глубже разобрать какой-то кейс – пишите, расскажу про подводные камни (например, почему kNN для геоданных — плохая идея).
@urban_mash
В Каспийском море продолжаются поиски известного астраханского учёного Петра Бухарицына
Руководитель отделения Русского географического общества в Астраханской области, доктор наук и профессор таинственно исчез в районе острова Укатный на границе России с Казахстаном.
Пётр Бухарицын возглавлял экспедицию по картографированию северной части прибрежной зоны Каспийского моря. Работы проводились на судне, предоставленном Каспийской флотилией.
В поисках участвуют военнослужащие флотилии и сотрудники пограничной службы. К операции планирует подключиться поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт».
Комментарий дало пограничное управление ФСБ России по Калмыкии и Астраханской области.
Фото: страница Астраханского областного отделения на сайте РГО
Руководитель отделения Русского географического общества в Астраханской области, доктор наук и профессор таинственно исчез в районе острова Укатный на границе России с Казахстаном.
Пётр Бухарицын возглавлял экспедицию по картографированию северной части прибрежной зоны Каспийского моря. Работы проводились на судне, предоставленном Каспийской флотилией.
В поисках участвуют военнослужащие флотилии и сотрудники пограничной службы. К операции планирует подключиться поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт».
Комментарий дало пограничное управление ФСБ России по Калмыкии и Астраханской области.
Фото: страница Астраханского областного отделения на сайте РГО
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Ещё одна важная находка, оказывается облачные LLM'ки вполне неплохо научились восстанавливать данные из графиков. Причём в разных формах и разных стилях. Это даёт довольно существенные возможности по превращению PDF отчетов и презентаций в таблицы с данными.
Слишком многие данные вот таким образом закопаны в официальных отчётах. А теперь можно их "выковыривать" гораздо более универсальными способами.
#data #datasets #llm
Слишком многие данные вот таким образом закопаны в официальных отчётах. А теперь можно их "выковыривать" гораздо более универсальными способами.
#data #datasets #llm
Forwarded from GIS AND PEACE (Bella)
Эволюция социальной картографии - Mapping Society 📕
Карты как отпечатки социальных процессов в городском ландшафте:
от визуализации жёлтой лихорадки в Нью-Йорке XVIII века до современного неравенства в пригородах Парижа
Книгу Mapping Society Лауры Воун можно найти в открытом доступе🔥
#geo_books
🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
Карты как отпечатки социальных процессов в городском ландшафте:
от визуализации жёлтой лихорадки в Нью-Йорке XVIII века до современного неравенства в пригородах Парижа
Книгу Mapping Society Лауры Воун можно найти в открытом доступе
#geo_books
🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Желтогорье
Население России в 2024 году, часть 6. Пятьдесят крупнейших городов России
Предварительное замечание. Традиционно в моих расчётах гг. Москва, Санкт-Петербург и Севастополь меньше соответствующих субъектов — городов федерального значения. Город Москва не включает в себя Зеленоград и ТиНАО, город Санкт-Петербург — муниципалитеты со статусом городов и посёлков, город Севастополь — сельские населённые пункты, а также Балаклаву, Инкерман и Качу.
В топ-50 в этом году не очень много изменений. Динамика симметричная: в 25 городах численность населения выросла, в 25 — снизилась. В сумме прибавка по 50 крупнейшим городам составила 200 тысяч человек.
1. Краснодар прибавил 16 тысяч человек и благодаря этому обогнал сразу Самару и Ростов-на-Дону, заняв десятое место среди городов России. Двойной обгон разрешён! У Ростова теперь на один аргумент меньше в споре о том, кто же из них двоих с Краснодаром столица Юга.
2. Набережные Челны и Балашиха подбираются к отметке в 550 тысяч человек. По мере их продвижения падают вниз Томск, Кемерово, Оренбург и Новокузнецк.
3. Севастополь после бурного роста резко потерял 1,8% численности населения и вновь уступил Астрахани.
4. Курск по всем известной причине съехал вниз на 1,2% и уступил Улан-Удэ.
5. Сенсация года: в топ-50 с ноги залетел город ГРОЗНЫЙ, который за год прибавил 20% (66 тыс. чел.) и приблизился к отметке в 400 тыс. жителей. Это весьма знаменательно, потому что исторический максимум численности населения Грозного (по переписи 1989 г.) — всего на несколько сотен человек выше, а потом с Грозным случилась война, и четырёхсоттысячником он так и не стал. Но теперь, кажется, станет?
Когда я увидел динамику численности населения Грозного, первой мыслью было подозрение в манипуляциях. Но, судя по всему, всё несколько сложнее и гораздо интереснее. Не переключайтесь, скоро всё узнаем.
UPD. По резонному замечанию @sevabashirov исключил Новомосковский АО из границ Москвы как населённого пункта, не дорос ещё.
Предварительное замечание. Традиционно в моих расчётах гг. Москва, Санкт-Петербург и Севастополь меньше соответствующих субъектов — городов федерального значения. Город Москва не включает в себя Зеленоград и ТиНАО, город Санкт-Петербург — муниципалитеты со статусом городов и посёлков, город Севастополь — сельские населённые пункты, а также Балаклаву, Инкерман и Качу.
В топ-50 в этом году не очень много изменений. Динамика симметричная: в 25 городах численность населения выросла, в 25 — снизилась. В сумме прибавка по 50 крупнейшим городам составила 200 тысяч человек.
1. Краснодар прибавил 16 тысяч человек и благодаря этому обогнал сразу Самару и Ростов-на-Дону, заняв десятое место среди городов России. Двойной обгон разрешён! У Ростова теперь на один аргумент меньше в споре о том, кто же из них двоих с Краснодаром столица Юга.
2. Набережные Челны и Балашиха подбираются к отметке в 550 тысяч человек. По мере их продвижения падают вниз Томск, Кемерово, Оренбург и Новокузнецк.
3. Севастополь после бурного роста резко потерял 1,8% численности населения и вновь уступил Астрахани.
4. Курск по всем известной причине съехал вниз на 1,2% и уступил Улан-Удэ.
5. Сенсация года: в топ-50 с ноги залетел город ГРОЗНЫЙ, который за год прибавил 20% (66 тыс. чел.) и приблизился к отметке в 400 тыс. жителей. Это весьма знаменательно, потому что исторический максимум численности населения Грозного (по переписи 1989 г.) — всего на несколько сотен человек выше, а потом с Грозным случилась война, и четырёхсоттысячником он так и не стал. Но теперь, кажется, станет?
Когда я увидел динамику численности населения Грозного, первой мыслью было подозрение в манипуляциях. Но, судя по всему, всё несколько сложнее и гораздо интереснее. Не переключайтесь, скоро всё узнаем.
UPD. По резонному замечанию @sevabashirov исключил Новомосковский АО из границ Москвы как населённого пункта, не дорос ещё.
Наш дорогой друг и однокурсник Михаил Балабан уже начал анализировать вышедшую вчера статистику по населению России на 1 января 2025 года.
Некоторые моменты крайне любопытны. Так, например, Краснодар обогнал Ростов-на-Дону и Самару сразу
Некоторые моменты крайне любопытны. Так, например, Краснодар обогнал Ростов-на-Дону и Самару сразу
Геоаналитика даёт мощные возможности для бизнеса, городов и исследований, но у пользователей остаётся важный вопрос: насколько защищены их персональные данные?
💡 Вот несколько ключевых аспектов этичного использования данных:
Бизнесу важно балансировать между пользой аналитики и защитой приватности. Что вы думаете по этому поводу? 🤔
#Геоинтеллект_Факт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Scientology
Found a good tutorial for working with geodata in Python
After spending quite some time wrestling with GDAL and exploring other (often not well-maintained) options, I finally found this [presentation](https://www.youtube.com/watch?v=HzPSVwyP2Y0) which neatly lists the tools and their usecases and provides examples. The material is also available in a [GitHub repo](https://github.com/kjordahl/SciPy-Tutorial-2015/).
It covers both vector and raster data and combining the two.
A presentation given by Kelsey Jordahl during the SciPy2015 conference with emphasis on open source and pythonic tools for working with geospatial data, and interfacing with NumPy and SciPy stack.
Specific packages:
* Fiona
* Shapely
* Rasterio
* GeoPandas
* PyProj
* Cartopy
/r/datascience
https://redd.it/8t08x1
After spending quite some time wrestling with GDAL and exploring other (often not well-maintained) options, I finally found this [presentation](https://www.youtube.com/watch?v=HzPSVwyP2Y0) which neatly lists the tools and their usecases and provides examples. The material is also available in a [GitHub repo](https://github.com/kjordahl/SciPy-Tutorial-2015/).
It covers both vector and raster data and combining the two.
A presentation given by Kelsey Jordahl during the SciPy2015 conference with emphasis on open source and pythonic tools for working with geospatial data, and interfacing with NumPy and SciPy stack.
Specific packages:
* Fiona
* Shapely
* Rasterio
* GeoPandas
* PyProj
* Cartopy
/r/datascience
https://redd.it/8t08x1
YouTube
Geospatial Data with Open Source Tools in Python | SciPy 2015 Tutorial | Kelsey Jordahl
Forwarded from Артём Батукаев (канал) (Artem Batukaev)
Выше карта из Dubai Urban Masterplan 2040. Видели ее, наверное?
Хорошая оcобенность эмиратов в том, что запрограмированные планы действительно реализуются. Приятная сторона абсолютной монархии)
Если долго разглядывать эту карту — можно увидеть будущие точки роста.
‘Центры городской жизни’, как мы их называли, в разрабатываемых мастер-планах. Здесь есть и существующие — вроде Марины, Даунтауна.
Так и перспективные, вроде Порт Рашида или Экспо.
Рассмотрев зону у Silicon Oasis, становится понятно — почему, например, так стрельнул, например, DLRC (где х3 сделали участки, и активно растет стоимость недвижки).
Поэтому туда уже так активно ворвались именитые застройщики и скупили землю.
Да, есть вероятность, что оставят только грузовые рейсы. Но похоже, что жителям Dubai Islands, все равно придется засыпать в наушниках, а застройщикам ставить хорошие окна.
Глубокое знание мастер-плана дает девелоперу понимание, где будут новые Dubai Islands и DLRC. Актуально и для инвесторов)
Какие новые районы выстрелят, по вашему мнению?
#урбанистика
@artembatukaev
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from data.csv (Алексей Смагин)
«Город гаснет» — так кажется, если смотреть на ночные снимки Саудовской Аравии: с 2018‑го целые кварталы будто растворяются во тьме, и к 2021‑му их яркость в среднем падает на четверть.
Но это не закат, а тихая световая революция. Старые натриевые фонари заменяют LED‑светильники: они точнее направляют поток, меньше слепят и почти не попадают в диапазон, на который настроены спутниковые датчики. Для орбиты город тускнеет, для горожан — наоборот, становится безопаснее и уютнее.
Urbi Atlas разобрали этот парадокс на живых примерах Аль‑Хофуфа, Джидды и Эр‑Рияда, наложили демографию на данные со снимков NASA, добавили 3D-модели стадионов к ЧМ‑2034 и показали, как LED-освещение снижает энергопотребление уличного освещения на 30–50%, а при масштабном переходе по всему миру может сэкономить до 490 миллионов тонн CO₂ в год.
https://atlas.urbi.ae/bright-spots/
Но это не закат, а тихая световая революция. Старые натриевые фонари заменяют LED‑светильники: они точнее направляют поток, меньше слепят и почти не попадают в диапазон, на который настроены спутниковые датчики. Для орбиты город тускнеет, для горожан — наоборот, становится безопаснее и уютнее.
Urbi Atlas разобрали этот парадокс на живых примерах Аль‑Хофуфа, Джидды и Эр‑Рияда, наложили демографию на данные со снимков NASA, добавили 3D-модели стадионов к ЧМ‑2034 и показали, как LED-освещение снижает энергопотребление уличного освещения на 30–50%, а при масштабном переходе по всему миру может сэкономить до 490 миллионов тонн CO₂ в год.
https://atlas.urbi.ae/bright-spots/
Сопоставление размеров Москвы и её окрестностей с кратером Скиапарелли на Марсе в виде 3D модели (покрутить саму модель можно на ПК, с телефона, к сожалению, не работает)