在偏遠離島的side project:公共運輸分析地圖、GoogleMapsAPI的道路系統架構探索和人行環境建構潛在需求分析



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  • g0v summit 2020 工作人員

    很期待這個提案!不知道提案者能不能再多講一些關於這三個 side project 的內容? 🙂



  • 好的,我今明兩天會上來補充說明。



  • 這個三都是在不同時間、過程中產生出來的。
    主要是因為金門很缺乏資源,在很多面向上都是。例如,在大眾運輸上缺乏路線、站點或搭乘人流等資料,所以雖然覺得金門的公車不方便,但每次討論都從架構和想像上談,就顯得很空泛,無助於改變。又例如,金門缺乏長期的交通量調查資料,所以很難從交通量上去討論道路系統架構或系統性評估改善計畫。最後,因為城鄉活動形態差異大及普遍交通行為特徵,讓金門的人行道使用率都不算高,因此為了想知道哪些地方具備人行環境需求的潛力,才有了需求分析。

    公共運輸分析析地圖

    地圖我有先放在「相關專案資訊連結」裡了。首先是要謝謝交通部建了PTX(公共運輸整合資訊流通服務平臺),所以我才能取得金門縣的公車路線和站點資料。

    我陸續用資料跑了不同分析地圖,這次的「金門縣公車易達性地圖」就是其一。首先是在金門散佈隨機點,然後隨機取2點,用Google Maps API 計算搭乘公車所需要的時間。就這樣重覆跑個2萬次左右。接著依扺達所需的時間統計、標示在地圖上,就可以看得哪些地方搭公車容易到達(時間短)、哪些地方久的不合理(比走路更久),判斷公車系統在哪些地方不足。

    另外我之前也小樣本的跑過台北市的大眾運輸系統,想要知道自駕和搭大眾運輸工具的時間比要到多少,大家才會覺得方便。台北市的結果跑回歸後,大約是3.14倍,也就是開車十分鐘可達,但搭大眾運輸工具大約要三十分鐘(含走路)。金門記得是6倍,我要再回頭查查。

    地圖連結:https://chiahua.carto.com/builder/5705b22f-a7a0-4fbc-87b1-5d8fcc9e54d9/embed

    道路系統架構分析

    也是利用Google Maps API 跑出來的結果。不同的是,從結果中取出路名,重新整理成網絡關係,然後把2萬次資料的結果拿去跑網路分析,找出在金門縣的道路系統中,哪些路的權重比較高。

    當然,交通量高低其實不只與道路系統有關,更重要的是節點的分佈和生活型態。但金門沒有交通量資料,所以只靠隨機模擬的結果,可以反應出在道路系統架構中的重要性,而缺乏了重要節點的影響。可是這樣能夠取得量化的權重比較,事後回頭去看結果,也和現場的狀況差異不大,估計如果有交通量的資料加入進行修正,只會擴大權重差距。

    有了道路的各別權重後,就能進行衡量。衡量的範圍包括但不限於改善計畫規劃、施工時對周邊道路的影響或最短路徑路網的施工限制規範等。

    連結:https://github.com/chiahuaw/RoadNetwork

    人行環境建構潛在需求分析

    和前兩者由Google Maps API 取得的資料進行分析為主不同,這裡完全是使用Shapefiles,使用是用門牌資料庫產生的「人口聚集點」。

    在交通行為中,大多數人願意採取步行方式移動的距離大約是1公里(15分鐘)。因此由門牌資料庫採Kmeans演算法將金門的人口聚集區劃分為213處,再計算彼此之間的直線距離。小於1公里的評估需求強度為「強」,介於1~1.5公里間者評估為「弱」,以直線連接兩點,並標註不同顏色。 直線密集處形成網的區域,人行環境需求會比直線高。

    這個地圖有實際運用在工作中,我們希望能優先建構潛在需求高的地方的人行環境。

    地圖連結:https://chiahua.carto.com/builder/169e09d7-7150-4061-be94-42d891a3170a/embed


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