Найти в Дзене

Разница между центром и периферией Москвы (исследование)

Оглавление

Добрый день!

Сегодня я хочу поделиться своим небольшим геоинформационным исследованием, с помощью которого удалось установить понять, чем центр города лучше периферии.

Центр города - территория, обладающая наибольшим разнообразием функций, в ней концентрируются основные смыслы, а плотность дневного населения - самая высокая в городе.
В Москве центр +- совпадает с Садовым кольцом.

Генплан Москвы от 2005 года. Красным выделены многофункциональные общественные зоны.
Генплан Москвы от 2005 года. Красным выделены многофункциональные общественные зоны.

Что будем исследовать?

Концентрацию точечных объектов относительно станций метро (локальных центров), в данном случае - магазинов.

Гипотеза:

В центре объекты инфраструктуры распределены более равномерно, а на периферии - концентрируются вокруг станций метро.

Алгоритм исследования:

Чтобы проверить гипотезу, нужно посчитать плотность распределения объектов относительно каждой станции метро. Полученные данные для каждой станции можно будет сравнить и выделить общие черты.

Платформой для исследования будет QGis, пользоваться будем встроенным модулем Python.

Для начала следует выделить территории, тяготеющие к той или иной станции метро. У меня уже были карты доступности метро, поэтому я использовал их, добавив усреднённый центр (метро) для каждой территории.

Далее нам нужно выбрать данные для анализа. Как я уже говорил, здесь мы возьмём магазины, причём любой категории.

Источником данных, как и для точной карты метро, будет OpenStreetMap. Вытащим мы их с помощью простого запроса в overpass-turbo.eu - специального сайта для извлечения данных с OSM.

Ввиду того, что магазинов в Москве оказалось много (более 30000 штук), а для отладки мне не хотелось ждать, пока все они обработаются, я загружал в QGis данные в 3 этапа: север, середина, юг - по 10-12 тысяч за раз.

Что ж, теперь у нас есть всё необходимое, чтобы приступить к анализу, вдаваться в написание небольшого (100 строк) скрипта я не стану, скажу только, что библиотеки QGis для Python оказались для меня довольно неудобными, с фатальными различиями между версиями. Однако Гугл, как всегда, выручает)

Вывод в файл сделан очень примитивно, поэтому все данные я вручную скопировал в Excel и вот что получилось:

Как видно, различия между центром и периферией есть: на периферии плотность магазинов вблизи метро (в пределах 5 минут) гораздо выше, чем в отдалении.

Более подробный анализ для Отрадного - типичного района периферии
Более подробный анализ для Отрадного - типичного района периферии

В случае с центром также наблюдается пик концентрации вблизи метро, однако средняя обеспеченность магазинами на отдалении всё равно значительно выше.

Результат:

Усреднённые данные по центру (синий) и периферии (оранжевый) в абсолютном выражении и с нормировкой по средней плотности после 6 минут от метро (когда спадает пик и начинаются флуктуации)
Усреднённые данные по центру (синий) и периферии (оранжевый) в абсолютном выражении и с нормировкой по средней плотности после 6 минут от метро (когда спадает пик и начинаются флуктуации)

В итоге мы можем видеть, что главное различие между центром и периферией - в размере относительного всплеска концентрации магазинов вблизи метро. На периферии он в 9-11 раз превышает среднее значение плотности на основной территории, а в центре - не более, чем в 4 раза.
В обоих случаях после 5 минут от метро плотность магазинов примерно одинакова.

Что можно сказать по этому поводу? Самый очевидный вывод - если вам небезразлично качество и разнообразие ритейла возле дома или офиса, выбирайте центр - там плотность выше. Однако за счёт торговых центров вблизи станций метро вы можете не отказывать себе в разнообразии, живя или работая в 5-минутной доступности от метро даже за Садовым кольцом.

Тем не менее, выводы эти скорее общие и уж точно не учитывают локальные факторы и различия районов периферии между собой.

И ещё раз: периферия не уничижительное название - это научный термин!

На сегодня всё, спасибо, что дочитали до конца, надеюсь, вам понравилось!