В этот раз спустимся южнее, в городской округ Сочи и Сириус! Найдем места где могут быть проблемы из-за близости к жилью не самых лучших мест для уютной жизни на побережье Черного Моря и в горах у Красной Поляны.
Виртуально переместимся в этот курортный город на побережье Черного моря, который известен своим уникальным сочетанием природных красот и мягкого климата:
город Сочи окружен великолепной природой. Здесь вы найдете горные хребты, пляжи, леса и водопады. Недалеко горы и национальные парки.
Олимпийский парк, где вы найдете множество интересных мест, включая стадионы, арены и музей Олимпийских игр.
Сочи славится своими пляжами на Черном Море, а один из самых известных пляжей - "Ривьера".
Дендрарий: Этот ботанический сад на побережье Черного моря представляет собой коллекцию уникальных растений со всего мира. Это прекрасное место для прогулок и отдыха.
Также город известен некоторыми риэлторами, пытающимися впарить втридорога неликвид. С тысячами мемов про них в соцсетях.
Готовим данные
Исходные данные я загружал с сайта Geofabric для всего Южного федерального округа. Как их загрузить для анализа рассказывал в "Где бы вы точно не жили и не остановились даже на время, если бы знали и выбирали на основе фактов". Рекомендую прочесть. Там больше технической информации, которую здесь я повторять не буду.
На этот раз запускал
команды
docker run -it --rm -w $(pwd) -v $(pwd):/$(pwd) -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock openstreetmap_h3:latest -source_pbf $(pwd)/south-fed-district-latest.osm.pbf -result_in_tsv true
docker run --name postgis15-south-fed-district --memory=12g --memory-swap=12g --memory-swappiness 0 --shm-size=1g -v $(pwd)/database:/var/lib/postgresql/data -v $(pwd)/south-fed-district-latest_loc_ways:/input -e POSTGRES_PASSWORD=osmworld -d -p 5432:5432 postgres15_postgis:latest -c checkpoint_timeout='15 min' -c checkpoint_completion_target=0.9 -c shared_buffers='4096 MB' -c wal_buffers=-1 -c bgwriter_delay=200ms -c bgwriter_lru_maxpages=100 -c bgwriter_lru_multiplier=2.0 -c bgwriter_flush_after=0 -c max_wal_size='32768 MB' -c min_wal_size='16384 MB'openstreetmap_h3 нужен для преобразования дампов OpenStreetMap. Позволяет параллельно загружать их в PostGIS, используя партиционирование данных, либо экспортировать в набор parquet/arrow файлов для Spark/Hadoop. Про этот инструмент подробно рассказывал в серии публикаций на Хабре. Теперь его можно использовать в Docker!
Границу городского округа Сочи для аналитики
извлекаем таким запросом
select geom from geometry_global_view where
tags->'addr:region'='Краснодарский край' and
tags->'admin_level'='6' and
(tags->'name'='городской округ Сочи' or tags->'name'='городской округ Сириус')Эти полигоны с помощью функции h3_polygon_to_cells(geom,8) можно превратить в геоиндексы. С ними будет быстрее и удобнее работать в запросах к геоданным...
"Готовим" выборку из расчетов всего ЮФО для дистанций в Сочи и Сириус
create table distance_sochi as
select * from distance
where h3_8 in (select h3_polygon_to_cells(geom,8)
from geometry_global_view
where tags->'addr:region'='Краснодарский край' and tags->'admin_level'='6' and (tags->'name'='городской округ Сочи' or tags->'name'='городской округ Сириус'));
create table h3_10_stat_sochi as
select h3,h3_cell_to_boundary_geography(h3) cell ,count, reason
from (
select h3_10 h3, count(distinct (to_id,to_type)),array_agg(distinct reason) reason
from distance_sochi
where to_id is not null
group by 1
order by 1
) geo;Что учитывается, а что нет
Это моя субъективная модель, которая отговаривает меня жить в определенных местах. Главный её фильтр - расстояние по прямой от жилья на котором учитываются негативные факторы.
В ней не учитываются автомобильные пробки, количество солнечных дней в году, рейтинги, недоступна информация которой сейчас нет и не будет на OpenStreetMap. Если в OSM нет важной информации, например о районах подверженных затоплению, вы можете их обозначить самостоятельно, следуя инструкциям с wiki. OpenStreetMap доступен каждому и похож на принцип редактирования данных на википедии - в основе проекта коллективная правка геоданных. Но учтите, что сообщество борется с вандализмом данных - когда кто-либо начинает искажать действительность или портить существующие данные.
Модель - это всего лишь грубое приближение реальности, тем более что данные о материалах дома и реальное качество строительства не учитываются. Как и года постройки здания, название типового проекта. Не учитывается слышимость из соседних квартир и с улицы. Так же как нерасчитывается затухание шума на деревьях/ на шумозащитном экране у трассы( детальная информация о высоте деревьев и плотности их размещения на OpenStreetMap отсутствует), какие соседи из каких квартир уходят в запой и поколачивают свою семью, где есть агрессивные к другим людям индивиды во дворах и парках, качество водоснабжения и можно ли безопасно пить воду из-под крана. Живут ли в доме тараканы. Работает ли вентиляционная труба или ее замуровал сосед сверху расширив за ее счет объем свей жилплощади. Как часто ломает лифт сосед перегружая его до потолка стройматериалами. Есть ли хулиганы жгущие пластиковые кнопки в лифте и побелку в подъезде, изрисовывают ли стены дома. И многое другое не менее важное для комфорта остается вне модели.
Но, даже не смотря на такое упрощение результаты работы модели даже на неполных исходных данных лучше, чем полное неведение об окрестностях жилья или только позитивная информация о районе. Рядом с жильем, ближе чем в 150м не хотел бы видеть, нюхать и слышать влияющее на:
качество воздуха: Станция перевалки мусора, Свалка, Террикон, Коровник, Свинарник, Жидкий навоз, Очистка сточных вод, Дымовая труба, Крематорий
уровень шума: Стройка, Железнодорожные пути, Взлётно-посадочная полоса, Вертолётная площадка. Автомобильные дороги регионального значения, дороги с более чем 2мя полосами движения, Автомобильные дороги федерального значения, Стадион
индустриальное настроение: Промышленные площади, Подстанции, Генератор, ТЭЦ, Карьер
скорбь: Кладбище, Морг, Место для проведения похоронной церемонии
опасность: Контейнер, содержащий жидкости или сжатые газы, Магазин пиротехники, Опасность, Территория подвержена стихийным бедствиям, Район или дорога, подверженная затоплению
комары: Заболоченые участки
Если вам так же как и мне все это не добавляет комфорта в жилье, то продолжим.
Я проверил исходные данные OSM для Сочи в поисках разметки обозначающей опасность:
tags->'hazard'- отмечена одна точка, где есть опасность оползней https://www.openstreetmap.org/node/8616000015tags->'flood_prone'3 узла для мест возможного затопления: https://www.openstreetmap.org/node/706309487 https://www.openstreetmap.org/node/3682998930 https://www.openstreetmap.org/node/3682998934tags->'hazard_prone'ничего не найдено
Сделал это запросом
select id,type,tags from geometry_global_view
where (tags->'hazard_prone' is not null or
tags->'flood_prone' is not null or
tags->'hazard' is not null)
and h3_8 in ( select to_short_h3_8(h3_polygon_to_cells(geom,8)::bigint)
from geometry_global_view
where tags->'addr:region'='Краснодарский край' and
tags->'admin_level'='6' and
(tags->'name'='городской округ Сочи' or
tags->'name'='городской округ Сириус')
)to_short_h3_8 и приведение h3index к типу bigint нужно из-за компактного представления индексов h3_8 масштаба 8 в моей базе данных openstreetmap_h3
id | type | tags
------------+-------+-----------------------------------------------------
706309487 | nodes | "ford"=>"yes", "flood_prone"=>"yes"
3682998930 | nodes | "ford"=>"yes", "depth"=>"0.8", "flood_prone"=>"yes"
3682998934 | nodes | "ford"=>"yes", "depth"=>"0.8", "flood_prone"=>"yes"
8616000015 | nodes | "hazard"=>"landslide"
(4 rows)
Time: 2797,106 ms (00:02,797)Совсем не густо! Если вспоминать новости, то в данных должно было быть много мест, рядом с домами у ручьев, где несколько лет назад что смыло или где сошла сель итп. Местное комьюнити OpenStreetMap, обращаюсь к вам, вам есть над чем поработать!!!
Результаты
Выгрузил для вас в geojson для Сочи и Сириус где бы я не жил. Переходите по ссылке, там на карте можно увеличивать масштаб.
Сохраняем geojson файлы
osmworld=# \copy (select distinct h3_10, reason,
CASE
WHEN to_type='nodes' THEN 'https://www.openstreetmap.org/node/'||to_id
WHEN to_type='ways' THEN 'https://www.openstreetmap.org/way/'||to_id
WHEN to_type='multipolygon' THEN 'https://www.openstreetmap.org/relation/'||to_id
END OSM_URL
from distance_sochi where to_id is not null order by 1) to 'uncomfortable_sochi.tsv'
COPY 27609
Time: 80,586 ms
osmworld=# \copy (select json_build_object('type', 'FeatureCollection',
'features', json_agg(json_build_object('type', 'Feature',
'geometry', st_AsGeoJSON(cell)::json,
'properties', json_build_object('count', count,'h3_10',h3, 'reason', reason))))
FROM h3_10_stat_sochi) to 'uncomfortable_h3-10_region_sochi.json.geojson';
COPY 1
Time: 52,928 ms
osmworld=# \copy ( select json_build_object('type', 'FeatureCollection','features',
json_agg(json_build_object('type', 'Feature','geometry', st_AsGeoJSON(cell)::json,
'properties', json_build_object('count', count,'h3_10',h3))))
FROM (
select h3_cell_to_boundary_geography(h3) cell,*
from (
select h3_10 h3,count(*)
from distance_sochi inner join geometry_global_view
on to_id is null and from_id=id and from_type=type group by 1
) good
) good_h3_10) to 'maybecomfortable_h3-10_region_sochi.json.geojson';
COPY 1
Time: 447,092 ms
Можно проверить какие негативные факторы попали в конкретную ячейку при агрегации и изучить их, перейдя по ссылке на OpenStreetMap.
И конечно же поделюсь районами с жилыми зданиями, что не попали в результаты модели и возможно там "неплохо". Это не значит что там хорошо, а значит что в окрестности нет вышеперечисленных негативных факторов и требуется дополнительная информация для уточнения, наскольно комфортно жить здесь. Здесь эта визуализация полезна, так как местные глядя на нее могут сказать "в таком-то гексагоне на самом деле некомфортно жить потому что ..." и факты.
Удачи вам в поиске комфортного жилья!
Комментарии (75)
DarkTiger
19.09.2023 06:11+6И конечно же поделюсь районами с жилыми зданиями, что не попали в результаты модели и возможно там "неплохо".
Как говорят врачи, здоровых нет, есть недообследованные.
На мой взгляд, основная польза статьи в том, что она говорит, на что надо обращать внимание при покупке жилья. 95% людей вряд ли смогут так четко сформулировать для себя критерии. А по статье - делается чеклист с галочками.
frrrost
19.09.2023 06:11+17Добавлю 5 копеек. Вот тут над головами взлетают/садятся самолёты. На практике, если жить неделю в году в отеле, всё не так плохо. Но квартиру я бы там покупать не стал
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11Согласен! Надо подумать как учитывать взлетно-посадочной полосой некоторое расстояние вдоль. На 500м? на 1км?
Оставлю ссылку на комментарий по теме.
unC0Rr
19.09.2023 06:11+3Я бы взял не меньше трёх километров. И километра два минимум сбоку, если там взлетают военные самолёты.
DGN
19.09.2023 06:11Нужно делать выборку всех авиакатостроф и смотреть распределение по удалению от условной ВПП.
unC0Rr
19.09.2023 06:11Вряд ли это имеет значение. Чисто статистически, шанс мизерный на самолёт на голову, и с каждым годом всё меньше. А на шум всегда можно рассчитывать, особенно от военных и винтовых самолётов.
siberianlaika
19.09.2023 06:11+4Определенно больше 1км, замечу как проживавший в подобном районе недалеко от крупного аэропорта ) Полагаю модель сложнее. Надо брать схему взлета и посадки конкретного аэропорта, со схемой разворотов, не обязательно зоны взлета и посадки строго по прямой продолжают посадочные полосы.
Shmele
19.09.2023 06:11Можно попробовать выгрузить информацию из этого, или подобных, источников: https://fly-safe.dji.com/nfz/nfz-query
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11И эта полоса становится на 5км длиннее(всего):
ST_MakeLine(ST_Project(ST_StartPoint(geom)::geography,2500.0,ST_Azimuth(ST_EndPoint(geom)::geography,ST_StartPoint(geom)::geography))::geometry,ST_Project(ST_EndPoint(geom)::geography,2500.0,ST_Azimuth(ST_StartPoint(geom)::geography,ST_EndPoint(geom)::geography))::geometry)
yarkov
19.09.2023 06:11+6Я конечно не жил там, но есть ощущение, что прожив там месяц просто перестанешь замечать как взлетают самолёты ))
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11+2Зависит от многих факторов: материала стен, остроты слуха, насколько крепкий сон.
Примеры из жизы:
тугоухий дедушка слушающий новости по телевизору на полной громкости
ваша девушка которая будет ночью вас, потому что соседский котик громко топает за стеной
yarkov
19.09.2023 06:11Ну тоже верно. Кстати, а зачем девушка вас будит? Послушать как ходит котик? )
strvv
19.09.2023 06:11о, Вы не встречались с таким фокусом…
они даже обижаются, если с ними внимательно не вслушиваешься, когда кто-то через капитальную стенку или сверху/снизу разговаривает, кашляет или ещё что-либо.yarkov
19.09.2023 06:11Поэтому я предпочитаю девушек постарше. Они уже переболели этой фигнёй и мозги не выносят ))
abutorin
19.09.2023 06:11+3Я жил "под" глиссадой возле Шереметьево. Через 1 неделю перестаёшь замечать самолёты. Современный гражданские не такие шумные как военные. Ил 76 на взлёте в несколько раз шумнее чем А320.
Mitya78
19.09.2023 06:11+2А ещё от самолётов пахнет. Тут с привыканием сложнее.
YNK
19.09.2023 06:11+2Бываю у родственников СНТ Фестивальное (фактически это Видное), глиссада Домодедово как раз там, очевидно высота решающий фактор и к самолетам привыкаешь за пару часов. Но, иногда на поверхности садовых луж замечаешь радужные топливные разводы. Роспотребнадор полагает, что все в пределах допустимых концентраций.
Serge78rus
19.09.2023 06:11+1Вот только в нынешней ситуации совершенно непредсказуемо, что будет летать через несколько лет вместо сегодняшних тихих А320.
Dolios
19.09.2023 06:11+1Не перестаешь, проверено на личном опыте. Кстати, на определенном расстоянии, садящиеся самолеты доставляют больше неудобств, чем взлетающие. Год жил в ~3км от начала ВПП. Взлетающие самолеты, видимо, успевали набрать высоту, а вот садящиеся проходили примерно в 200 метрах над головой и это очень шумно. На улице в этот момент разговаривать невозможно, собеседника просто не слышно.
WASD1
19.09.2023 06:11+1замечать перестаёшь. Но проживание в шумном районе (noise poison) - один из факторов повышенного риска аутизма у детей.
anapis
19.09.2023 06:11+1А можно ссылку на источник? Мой беглый гуглинг лишь показал, что у примерно 3% людей в аутичном спектре есть мизофония. Но мизофония не признак РАС.
WASD1
19.09.2023 06:11+1По noise pollution (noise poison - неверный термин, извините) ищется например:
https://www.hsph.harvard.edu/news/press-releases/exposure-to-high-pollution-levels-during-pregnancy-may-increase-risk-of-having-child-with-autism/
ZiggiPop
19.09.2023 06:11Несколько лет жил в такой зоне возле аэропорта, самолеты взлетали-садились буквально прямо перед окнами, в километрах двух-трех от дома, это даже забавно было — завтракаешь такой утром, в окошко глядишь, а за окном перед тобой пролетает здоровенный эербас! И не помню, чтобы как-то напрягал шум — я его вообще не помню, это гораздо тише, чем жить над широким проспектом или рядом с ЖД. Про запахи, которые упоминают: территория аэропорта достаточно большая, чтобы почувствовать что-то.
Akrhin
19.09.2023 06:11О, мы снимали в этом году квартиру прям в квадрате под
взлетнойпосадочной полосой (около А-149). Непередаваемые ощущения всю неделю, днем самолеты идут на посадку каждые 5-15 мин прям над домом, ночью реже. Благо что был кондиционер и окна все закрывались (стеклопакет спасал, но все равно было слышно), если же выйти на балкон то можно было наверное пилотов разглядеть.PS: да, в этом квадрате посадочный коридор, взлет идет над Мандарином в Адлере.
andersong
19.09.2023 06:11Снимали жилье в квадрате А 147. По этой полосе самолеты чаще садятся (не разу не наблюдал взлетающего по этой полосе самолета), и больше чем самолеты мешала спать соседская собака)
А еще садящиеся по этой полосе самолеты пролетают над парком Южных культур и после пролета самолета в парке наблюдаются интересные звуковые эффекты в виде "мечущегося" эха.
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11Я решил это так:
ST_MakeLine(ST_Project(ST_StartPoint(geom)::geography,2500.0,ST_Azimuth(ST_EndPoint(geom)::geography,ST_StartPoint(geom)::geography))::geometry,ST_Project(ST_EndPoint(geom)::geography,2500.0,ST_Azimuth(ST_StartPoint(geom)::geography,ST_EndPoint(geom)::geography))::geometry)Удлинил на 2.5 км в обе стороны
MRD000
19.09.2023 06:11+1Вот вопрос как учитывать сточные воды. Понятно, что можно взять радиус от места стока, но ведь могут быть подводные течения и т.п.
Vsevo10d
19.09.2023 06:11+6Вот зашел написать то же самое. Ибо в южных городах все сливают в море, а купающиеся получают эндемичное заболевание "коктебелочка", патогенез которого заключается в дристании дальше, чем видишь.
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11+2В Черногории еще грешат сбросом стоков в море в Герцег Нови (из замка) и Которском заливе из частных домов...
YNK
19.09.2023 06:11+3В Абхазии та же самая история со сбросом нечистот в море, но не повсеместно. Например, в Пицунде и Гагре там хитро решен вопрос, применяют глубоководный сброс канализационных вод, трубы уходят на несколько километров в море, поэтому в прибрежной зоне вода чистая. При том что в этих городах нет очистных сооружений от слова совсем.
freeExec
19.09.2023 06:11Но ведь волнами всё прибивает к берегу или это очередное заблуждение?
AuroraBorealis
19.09.2023 06:11+1С глубины метров тридцать уже ничего к берегу не вернется. Тем более за полтора километра.
Точнее так, скорость разбавления, а затем диссоциации биологических отходов в море достаточна, чтобы даже направленное к берегу течение на таком расстоянии доносило бы только гомеопатические концентрации отходов. С небиологическими может быть по-разному.
moviq
19.09.2023 06:11Так и в Сочи такое вроде тоже есть, помимо сами очистных. С очистных не знаю как сбрасывают, может также глубоководный сброс только очищенный
MountainGoat
19.09.2023 06:11+1Именно так, глубоководная труба на полтора км. Другое дело, что ближний кусок этой трубы недавно всплыл, и выкатился на берег. Но остальное вполне используется.
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11Как растояние между зданием и геометрией объекта, протегированного как станция водоочистки. В OSM недостоточно данных для таких сложных расчетов, скажу как человек сдававший менее года назад экзаменты по течениям в море/океане. А так же как человек обозначивший/редактировавший тысячи рифов и сотни дайвспотов по всему миру.
hazg
19.09.2023 06:11+2Элементарно.
1) Ищем на карте реку. Все септики частного сектора сливаются в речки. Никогда не купайтесь в море 1-2 дня после дождя, особенно после долгой засухи.
2) Если нет реки - смотрим слой с высотами и прикидываем - куда потечет, когда включат ливни.
3) Возле любой крупной населенки в долине.
4) Крупные гостиничные комплексы - тоже самое
5) Лоо - просто грязный.
... а еще есть куча факторов, которые ни одна карта не учтет. Собаки в частном секторе (за забором и вне), специфика контингента (для меня это не проблема, но для кого-то может стать неожиданностью )) ) и многое другое.
К слову, покрытие осм тут отвратительное. Нарисовал дорогу и водопад рядом с домом - получил поломничество туристов на свою голову ))Vsevo10d
19.09.2023 06:11еще есть куча факторов, которые ни одна карта не учтет
А есть и такие, для которых картирование бессмысленно, например персонажи, слушающие музыку в стиле "хип-хоп хриплых хачей" через полукиловаттный сабчик в багажнике, они могут остановиться на парковке у любого кафе или здания в любое время ночи, и на югах скорее вопрос в их количестве, а не локации.
hazg
19.09.2023 06:11Понимаю что не сочинцам может неприятно такое слушать, но самое неприятное - некоторые приезжие (конечно, не все). Полуголые, полупьяные, обгоревшие, тупящие (отдых же) и торопящие продавщиц.
Естественно, относится только к описанным персонажам.
Местные в общей массе тут скорее позитивней.
Но музыкальные шкатулки - на месте )) юг же )
kraso4niy
19.09.2023 06:11+10Я прожил в Сочи 5 лет (переезжал из Балашихи). Снова вернулся в Балашиху. Могу сказать что ваша модель показала центральный район Сочи и эти вычисления мест можно было бы сделать не прибегая к вашей модели.Достаточно проанализировать трафик в соц.сетях и новостях и почитать историю города. Ещё в новостях есть статистика по затоплениям, но даже она даёт сбой. Например в 2022 затопило центральный район в ваших зелёных точках автомобили ушли под воду по окна и затопило подъезды и пешеходные переходы. И дело тут в застройке, уклонах и наличии автомобилей например в момент ливня, а также наличие забитой/или не забитой ливнёвки или частного какого нибудь строения которое там не должно быть. А ещё в Сочи (основной) пешеходный мост могут ремонтировать 2 года. Это ваша модель не предскажет. Любой ремонт это изменение трафика. В общем ваша модель даже примерно не даст вам ответа. Это всё бред. - потому что вокруг вас люди, а они не подчиняются таким простым моделям. Например вы не учитывайте в вашей модели трафик людей, пивнушки, кафешки и магазины, вам в зелёной точке возле грузинского кафе с магнитом и столовкой будет "очень комфортно", также модель не может учитывать соседей (и туристов арендующих жильё рядом с вами) и управляющую компанию или качество вашего дома (стены). Не учитывайте вроде бы простые вещи типо "школа рядом". Не учитывайте того кто будет вам сдавать квартиры, не учитывайт старые детские площадки в центре города на которых тусуются неадекватные подростки, не учитывайте что могут быть "локи" в виде шлагбамумов и невозможность подъехать, неучивайте неадекватные ремонты объёктов на улице, которые приводят к изменению всей соц. обстановки вокруг вашего "зеленого квадратика", неучитывайте вывоз мусора (в центр например на островского мусор вывозят часто и ночью и если у вас дом с окнами хотя бы в эту сторону, то будет весело), не учитывайте трансформаторные станции которые гудят, опорные стены которые рано или поздно упадут на ваш авто и т.д. Там куча всего. Мск и мск область это топ после сочи.
entze
19.09.2023 06:11+4Это универсальная модель, которая учитывает размеченные данные. Конечно, есть множество факторов влияющих. Но эти факторы будут влиять на уже отобранные локации, сокращая объем обрабатываемых данных.
> Мск и мск область это топ после сочи.
Спорное утверждение, особенно для Балашихи.Vsevo10d
19.09.2023 06:11+1Спорное утверждение, особенно для Балашихи.
А все потому, что не голосовали 10 лет назад за Семенова Артура Александровича :)
static_cast
19.09.2023 06:11С универсальными статистическими моделями надо быть осторожнее. Вместо равномерно подходящей всем можно получить равномерно неподходящую никому модель. Помните про байку с универсальной кабиной для истребителей?
entze
19.09.2023 06:11+1Как бы да, но в модели из статьи объективные факторы, а в комментарии - субъективные и оцениваемые только при полевых испытаниях на месте.
Хотя само по себе "область топ" ставит крест на серьезности оценки.kraso4niy
19.09.2023 06:11область топ - это субъективная оценка, которая может быть трансформирована в "серьёзность оценки" по таким критериям как: кол-во рабочих мест(вакансий), уровень образования, транспортная доступность, кол-во фитнес центров/кружков для детей/занятий/скейтпарков/парков для прогулок, кол-во квадратных метров жилья, уровень заработной платы и т.д. И это можно проверить на более авторитетных источниках чем osm. Поэтому top - это серьёзная оценка показывающая превосходство по субъективным критериям. А у каждого критерии для комфорта разные. Кстати темпартура воздуха это тоже критерий. Невыносимая жара (или уровень ультрафиолета) 3-4 месяца в году для кого-то может быть топ, а для кого-то не топ. Поэтому серьёзность оценки у каждого своя. А ещё OSM это самый последний источник по которому можно что то анализировать. В OSM щас нет никаких правил, можете поискать там и пропаганду на мелких масштабах и ошибки. Поэтому сама серьёзность построения модели на основании случайных данных - это отрицательный топ.
И использовать пару-тройку критериев для построения моделей - не имеет смысла. Меня позабавил критерии про комаров.Зелёные квадратики возле реки Сочи.
entze
19.09.2023 06:11+1кол-во рабочих мест(вакансий), уровень образования, транспортная доступность, кол-во фитнес центров/кружков для детей/занятий/скейтпарков/парков для прогулок, кол-во квадратных метров жилья, уровень заработной платы
Это вы точно про область? Про Балашиху?
MountainGoat
19.09.2023 06:11+1Это всё мелочи. То тут, то там стоят целые кварталы самостроя. Его не то, чтобы нет, просто по бумагам там одноэтажная избушка старушки, а на деле четырёхэтажная гостиница. И канализация у этого чуда выведена в септик расчитаный на одну старушку, давным давно переполнившийся. В итоге фекалии плавают по улице с такой важностью, что хоть гражданство им выдавай. Полно видео в сети.
Эй, романтики? Кто хотел сгонять на денёк в средневековье? Сочи ждёт!
mclander
19.09.2023 06:11+2В ней не учитываются автомобильные пробкиВот когда вы будете жить в Большом Сочи (включая сателлиты и прилегающие территории), то не будет так говорить. В самом Сочи транспорт норм (учитывая, что я там редко бываю без машины, но когда бывал, не плакал). А вот от Адлера и до Сочи без машины грусть, и в машине, порой грусть. Без машины много куда быстро не добраться, и в машине тоже не быстро может получиться.
Есть такая грусть, как Гастелло - легко заехать, трудно выехать. Где по вашей карте зелененькое встречается и вообще там хорошо, если куда-то не надо. И таких мест прилично.
Drossel
19.09.2023 06:11+1Крайне интересный эксперимент. Если его расширять, то стоит подумать о следующем:
Возможно ли использовать данные из нескольких источников - народные карты яндекс, викимапия, кадастровую карту. Возможно есть какие-то специализированные карты концентрации ДТП, преступлений и т.п. из которых можно достать инфу.
Позволить пользователю самому выбирать и настраивать параметры поиска из списка
Возможно стоить сделать разбиение на положительные и отрицательные параметры поиска, причем один и тот же может быть использован и там и там, как например станция метро - совсем рядом жить не комфортно, и далеко тоже неудобно. То есть задавать радиус спада зоны и положительный или отрицательный коэффициент влияния на общий вклад.
-
Подсвечивать зоны интересов цветом, как в яндекс-карте недвижимости, возможно стоить применить какую-то диффузию к полученным данным, что бы не так резко обрывались
igor_suhorukov Автор
19.09.2023 06:11Резонно, но есть множество "НО". Лицензии на сторонние данные, их качество и формат. Не понятна ЦА и модель монетизации, а разработка и хостинг это траты.
BogdanPetrov
Идея такого анализа понравилась, спасибо, что поделились
На мой взгляд, чтобы не пришлось делать оговорки про субъективность и отсутствие разных факторов, можно было бы представить это немного в другом виде. Например, карта с несколькими слоями, которые можно скрывать или отображать. Пусть для каждого города отдельно. Пусть собрана один раз и запечатана (или обновлять раз в месяц / год). Но это позволит желающим в удобном виде визуально анализировать те факторы, которые доступны и интересны.
igor_suhorukov Автор
Спасибо за отличную идею! Осталось придумать где хостить это и разработать такую карту на javascript. Может есть идеи готовых платформ для визуализации и бесплатного размещения dataset`ов ?
DarkTiger
Монетизация проекта будет происходить за счет отчислений от продавцов недвижимости :) Мало кому понравится, что их новостройка в красной зоне, тысяча-другая $ - не столь уж и большая плата за раскраску соты зеленым
igor_suhorukov Автор
Так здесь суть в том, что исходные данные доступны и параметры выбора факторов. Не веришь готовому - перепроверь на ноутбуке.
Тратить деньги из своего кармана на хостинг и разработку на хостинг из-за 1-2 уникальных поситителей в день я не буду. И честная монетизация действительно не ясна пока
uszer
Политэкономия!
asm679
Посмотрите на leaflet.js, а хоститься можно и на GitHub pages…