Предположим, у вас есть 10 такси в Манхэттене. Какая часть района улицы они охватывают в обычный день?
Прежде чем мы ответим на это, давайте рассмотрим, почему это было бы полезно знать этот факт. Городов есть много вещей, которые необходимо измерять: загрязнение воздуха, погоды, трафика, качество дорог и многое другое. Некоторые из них могут быть измерены с помощью приборов, прикрепленных к зданиям. Но исследователи также смогут прикрепить недорогой датчиков для такси и захвата измерений, охватывающая значительную часть города.
Итак, сколько такси понадобится, чтобы покрыть определенное количество земли?
Чтобы выяснить, на основе MIT команда исследователей проанализировала данные о трафике из девяти крупных городах на трех континентах, и появилось несколько новых выводов. Некоторые фирмы могут прикрыть на удивление большой объем земли, но это занимает много такси, чтобы покрыть город более полно, чем это. Интересно, что эта картина, кажется, воспроизводить себя в районах метро по всему миру.
Более конкретно: только 10 такси, как правило, охватывают одну треть улицы Манхэттена в день. Он также занимает около 30 такси, чтобы покрыть половину Манхэттена в день. А потому, что такси, как правило, имеют сходные маршруты, превышает 1000 такси необходимо для того, чтобы покрыть 85 процентов из Манхэттен в день.
“Сила зондирования такси неожиданно большой”, — говорит Кевин О’Киф, постдока в MIT Senseable City в лаборатории и соавтор недавно опубликованной работе подробно результаты исследования.
Впрочем, О’Киф отмечает, “Есть закон убывающей доходности” в игре, а также. “Первая треть улицы почти бесплатно, с 10 случайных такси. Но … потом это становится все труднее.”
Аналогично числовых отношений в Чикаго, Сан-Франциско, Вена, Пекин, Шанхай, сингапурская, и некоторых других крупных городах мира.
“Наши результаты демонстрируют, что власть зондирования такси в каждом городе была очень похожа”, — отмечает О’Киф. “Мы повторили анализ, и ЛО, и созерцайте, все кривые [заговоре охват такси] были такой же формы.”
В статье, “количественное мощность зондирования автопарков,” появляется на этой неделе в Трудах Национальной академии наук. В дополнение к О’Киф, кто автор, соавторы Амин Anjomshoaa, научный сотрудник лаборатории Senseable городе; Стивен Строгатц, профессор математики в Корнельском университете; Паоло Санти, научного сотрудника в лаборатории Senseable города и Института информатики и телематики в CNR в Пизе, Италия; и Карло Ратти, директор Лаборатории Senseable города и профессор в МТИ кафедра урбанистики (DUSP).
Члены городской лаборатории Senseable давно изучают городов на основе данных от датчиков. При этом они отметили, что некоторые традиционные развертывания датчиков приходят с компромиссами. Датчиков на зданиях, например, может обеспечить стабильные ежедневные данные, но их очень ограничено.
“Они хороши во времени, но не пространства”, — говорит О’Киф из фиксированного местоположения датчиков. “ВДВ датчики имеют обратные свойства. Они хороши в пространство, но не время. Спутник может сфотографировать весь город — но только тогда, когда он проходит над городом, который является сравнительно короткий промежуток времени. Мы задали вопрос: ‘есть ли что-то, что сочетает в себе сильные стороны обоих подходов, что исследует это ж город в пространстве и времени?”
Поставив датчики на транспортных средствах является одним из решений. А какие транспортные средства? Автобусы, которые имеют фиксированные маршруты, охватывают ограниченную площадку. Члены городской лаборатории Senseable зафиксировали датчики для мусоровозов в Кембридже, штат Массачусетс, между прочим, но даже так, они не собирают столько данных, сколько такси может.
Это исследование помогло привести в текущем исследовании, которое использует данные из различных муниципалитетов и частного сектора в исследования, чтобы лучше понять закономерности такси-покрытия. Первое место в reseacrhers учился был Манхэттен, на котором они разделились на примерно 8000 сегментов улиц, и получили свои первые результаты.
Все-таки, Манхэттен имеет некоторые отличительные особенности — как правило, регулярные сетки улиц, например — и не было никакой гарантии, метрики, она производила бы как в других местах. Но в город за городом, тем же явлением: небольшое количество таксомоторов могут циркулировать в течение одного-третьего города в день, и несколько большее количество может достигать половины города, но после этого гораздо больший флот нужен.
“Это очень сильный результат и я с удивлением вижу, как с практической точки зрения, так и теоретической точки зрения”, — говорит О’Киф.
Практическая сторона исследования заключается в том, что градостроители и политики, в частности, сейчас потенциально иметь более конкретное представление об инвестициях, необходимых для определенного уровня мобильные зондирования, а также степени результаты они хотели бы получить. Исследование загрязнения воздуха, например, может быть составлен с такого рода данных в виду.
“Городской зондирования окружающей среды имеет решающее значение для здоровья человека”, — сказал Ратти. “До сегодняшнего дня, зондирование было проведено в первую очередь с небольшим количеством основных и дорогостоящих станций мониторинга. … Однако, всеобъемлющей основы для понимания мощности мобильного зондирования по-прежнему отсутствует и мотивация для нашего исследования. Результаты были невероятно удивительно, с точки зрения того, насколько хорошо мы можем охватить большой город с помощью нескольких подвижных зондов”.
Как О’Киф с готовностью признает, один практический способ построения проекта мобильного зондирования может быть, чтобы разместить датчики на такси, затем развернуть относительно небольшой парк автомобилей (как делает Google для сопоставления проектов), чтобы добраться до улицы, где такси практически никогда не рискну.
“Ты предвзятости, почти по определению, интересных местах,” говорит О’Киф. “И ты потенциально обслуживает бедных районах. Способ обойти это с помощью гибридного подхода. [Если] вы ставите датчики на такси, тогда вы дополните его несколькими выделенными средствами.”
В свою очередь, О’Киф, физик по образованию, считает, что результат и хороший задел для дальнейшего использования мобильных датчиков в городских исследованиях по всему миру.
“Существует наука о том, как города работают, и мы можем использовать его, чтобы сделать вещи лучше”, — говорит О’Киф.
