Линия 2 метро Торонто, известная также как Bloor-Danforth, уже давно является ключевой транспортной артерией столицы Онтарио, обеспечивая удобное перемещение тысяч пассажиров ежедневно, особенно в часы утреннего пика. Понимание того, как люди пользуются этой линией, откуда они садятся и на каких станциях выходят, имеет важное значение не только для транспортных планировщиков, но и для улучшения общего качества обслуживания пассажиров. Именно поэтому визуализация пассажиропотока с помощью арочных диаграмм стала инновационным и занимательным способом показать эту сложную динамику поездок на линии 2. Арочная диаграмма — это особый вид визуализации сетей, который демонстрирует связи между узлами (в данном случае — между станциями метро) с помощью арок. Каждая арка, толщиной и прозрачностью, отражает количество поездок между двумя станциями.
Такая наглядность позволяет мгновенно увидеть, какие маршруты наиболее популярны, а какие — менее загружены. Особенно интересна возможность отображать движение пассажиров в двух направлениях: восточное и западное, что добавляет глубину и контекст к анализу. В основе визуализации лежат выделенные поездки утреннего пика, поскольку именно в этот период наблюдается максимальный пассажиропоток, отражающий ежедневную активность жителей города, направляющихся на работу, учебу или другие важные дела. Для сбора данных оказался полезен Транспортный Опрос Завтра (Transportation Tomorrow Survey, TTS), проводимый в регионе Торонто. В отличие от систем Presto и кредитных карт, которые фиксируют только посадку пассажира, сиcтема TTS содержит информацию о начальной и конечной станции поездки, давая более полное представление о маршрутах пассажиров.
Несмотря на то, что это только около 5% выборки, данные предоставляют весьма репрезентативный взгляд. Обработка данных потребовала особого подхода, так как в исходных данных не всегда было ясно, где пассажир делал пересадку между линиями метро. Например, если поездка начиналась на линии 1 в районе Finch и заканчивалась на станции Bathurst линии 2, логично предположить, что пересадка произошла на станции Yonge-Bloor. Такие допущения позволили составить максимально точную картину перемещений внутри системы. Программным инструментом для анализа и визуализации послужил язык программирования R и пакет ggplot, обеспечивающие широкие возможности для создания кастомизированных графиков и диаграмм.
Детали обработки, отрисовки арок и подготовки данных были реализованы именно с их помощью. Далее визуализация была экспортирована для окончательной доводки и добавления подписи в графических редакторах Inkscape и GIMP, что позволило улучшить эстетические и функциональные свойства изображения. Результат — сложная, но интуитивно понятная диаграмма, которая становится своеобразной картой пассажирских потоков утреннего времени, раскрывая неожиданные закономерности и модели использования линии 2. Видно, например, что на некоторых станциях пробег поездок значительно выше, что может свидетельствовать о местах пересадок, жилых районах с интенсивным оттоком людей или коммерческих центрах. Создание таких визуализаций имеет не только прикладное значение для городского транспорта, но и образовательную ценность.
Они позволяют горожанам и специалистам получить новый взгляд на привычные маршруты и задуматься о том, как улучшить инфраструктуру и сделать передвижение еще более комфортным и безопасным. Стоит отметить, что подобные исследования пока редки среди городских транспортных систем, особенно с акцентом на детальный анализ направленного пассажиропотока. Использование открытых данных и современных статистических инструментов открывает широкие перспективы для будущих исследований и развития умного транспорта. В итоге, арочная диаграмма поездок на линии 2 метро Торонто – это не просто график, а визуальный рассказ о движении миллионов людей. Он рассказывает о повседневных привычках, сложностях логистики и пространства города, вписываясь в концепцию умного города и инновационных технологий для улучшения жизни в мегаполисе.
Обратиться к автору с вопросами и идеями можно по адресу электронной почты, что оставляет двери открытыми для обсуждения и развития темы. В эпоху больших данных и высоких технологий такие проекты становятся важнейшей частью информирования общественности и принятия эффективных решений в сфере городского транспорта.
