• Seminární skupina – středa od 11:00 do 11:50 (MS Teams)
• Povinná účast – max. 1 neomluvená absence (další musí být omluvené přes studijní oddělení)
• Vypracování všech cvičení
  • Vždy stanoven deadline (nutno včas odevzdat do vytvořené odevzdávárny)
  • Každé cvičení hodnoceno max. 10 body – pro splnění potřeba získat v součtu min. 60 % bodů
• Hodnocení cvičení tvoří 50 % výsledné známky u zkoušky
• Prezentace dílčích výsledků cvičení na přednášce (případně semináři spojeném s přednáškou)

Cíle cvičení

• K dispozici: Data o výskytu obyvatelstva, jeho charakteristikách a pohybu ve vybraných ZSJ k určitém datu a času vytvořená na základě lokalizace mobilních telefonů mobilním operátorem.
• Data nejsou absolutně přesná – počty obyvatel vykazují malou míru nepřesnosti danou dopočítáváním a aproximací.
• Bližší informace o původu a chování dat – prezentace na přednáškách.

• Data v IS:
  • SHP Základních sídelních jednotek (ZSJ) (ZSJ_Brno.zip)
  • CSV s daty – nutné propojit s vektorovými daty (o2_sociodemoobservation.csv; o2_mobilityobservation.csv)
• Každá skupina bude mít přidělenou určitou dvojici ZSJ, kterou bude zpracovávat.

Rozdělení do skupin

• 4 týmy po 3 studentech – každý tým si zvolí jednoho vedoucího skupiny, který bude organizovat práci, komunikovat a zodpovídat za výsledky celého týmu
• Výstupy: protokol se všemi náležitostmi zahrnující mimo jiné exploraci, analýzu a vizualizaci, a následná prezentace dosažených výsledků na přednášce/cvičení
• Zpracování 2 témat: mobilita, pohlaví + věk
• Výběr 2 ZSJ

• Rozdělení do týmů/výběr tématu a území ZDE

• společné atributy:
• feature_of_interest – zájmové/á ZSJ
• phenomenon_time_from – datum a hodina záznamu
• occurence_type – typ výskytu (návštěva/tranzit)
• result_for_human – počet zaznamenaných uživatelů

• o2_sociodemoobservation.csv:
  • age_for_human – věková skupina uživatelů v záznamu
  • gender – pohlaví uživatelů v záznamu (m/f)

• o2_mobilityobservation.csv:
• src_occurence_type – typ výskytu v počáteční lokalitě (návštěva/tranzit)
• dst_occurence_type – typ výskytu v konečné destinaci (návštěva/tranzit)
• uniques_type – typ záznamu (všechny/unikátní)

Demografická data

1. Nahrát data z formátu .csv do .xls/.xlsx – nutné změnit kódování znaků (UTF-8)
2. Upravit si data podle zvoleného tématu
3. Propojit s vektorovými daty (ZSJ)

• Statistika – základní statistiky souboru dat a anomálie (provést „Explorační analýzu dat“)

• Hlavním úkolem 1. cvičení je tedy poskytnutá data analyzovat (explorovat) a výsledky této analýzy vizualizovat (tabulky, grafy, mapy aj.).

• 17. 3. – prezentace výsledků na přednášce a konzultace zpracovaných výsledků ze cvičení č. 1
• 24. 3. – zadání cvičení č. 2

• Pokuste se najít data třetích stran, která by byla využitelná při následujících analýzách prostorového rozložení záznamů mobilních SIM karet na vámi vybraných územích

• Rozpočítání osob/záznamů do budov a na komunikace (počty, podíly, kapacity atd.)
• Rozložení BTS v okolí vybraných ZSJ?

• (případně zapracujte na poznámkách z 1. cvičení)

• Data ze sčítání (nebo obecně demografické statistiky)
• Jízdní řády
• Dopravní intenzity na daných komunikacích
• Návštěvnost podniků/obchodů
• Vektorová data budov/komunikací

• 24. 3. – konzultace nalezených dat třetích stran a zadání cvičení č. 2
• 31. 3. – konzultace zpracování a vizualizace cvičení č. 2
• 7. 4. – prezentace výsledků na přednášce a konzultace zpracovaných výsledků ze cvičení č. 2

• Kartogram – předem definované administrativní jednotky, předpoklad homogenního rozložení jevu na daném území
• Dasymetrie („zpřesnění kartogramu“) – definice hranic jednotek/areálů na daném území (na základě prostorové analýzy) tak, aby byl daný jev uvnitř vytvořené jednotky/areálu co nejhomogennější – vznik přirozenějších jednotek/areálů na základě podobných hodnot daného jevu

• Princip vizualizace výsledků dasymetrické metody je prakticky stejný jako u kartogramu (barevná škála, kart. stupnice, zdrojová data)

• Tvorba – kombinace dvou souborů dat
  
• Data nesoucí hodnoty daného zobrazovaného jevu (v našem případě záznamy od operátora O2)
• Data týkající se rozložení daného jevu v oblasti, kterou zpracováváme (např. rozložení zástavby, využití budov, hustota dopravy, počet evidovaných obyvatel atd.)

Příklady

GIS4DIS

Rozložení obyvatel na Zemi

George Poulett Scrope (1833)

Hustota zalidnění v Utah Valley (USA)

Bplewe (2020)

Podíl seniorů na populaci v části São Paula (Brazílie)

Reinaldo Paul Pérez Machado (2011)

Hustota zalidnění v Podleském vojvodství (Polsko)

Elzbieta Bielecka (2005)

• Máme k dispozici celkový počet záznamů v daný den/hodinu v ZSJ
  
• Tento celkový počet potřebujeme rozdělit do budov a na komunikace podle různých kritérií

Na základě čeho?

• Například váhové koeficienty/podíly (získáme na základě: typy budov/komunikací, kapacity, vytíženost atd.)

Příklad 1:

Tab1

Příklad 2:

Předpokládané vytížení různých tříd komunikací.

Předpoklad: Po komunikacích vyšších tříd (více pruhů, vyšší maximální povolená rychlost, propojení významnějších míst atd.) projede za den více aut, než po komunikacích nižších tříd.

Tab2

Co nás zajímá na budovách? (příklady)

• Využití budovy (komerční, rezidentní, administrativní, jiné?,…)
• Kapacita budovy
• Počet podlaží budovy (plocha podlaží a počet lidí na jedno podlaží)
• Vytížení obchodů a podniků v daných časech
• Počet evidovaných obyvatel budovy

Co nás zajímá na komunikacích? (příklady)

• Počet pruhů
• Vytíženost komunikace v daných dnech/hodinách
• Maximální rychlost na úseku
• Délka komunikace
• (Počet spojů MHD a jejich frekvence na daném úseku)

• VISIT – rozpočítání záznamů do budov
• TRANSIT – rozpočítání záznamů na komunikace (jak definovat návštěvu?)

• Shlukování záznamů na konkrétní dny/hodiny („na skupiny“)?
• Ráno-dopoledne-poledne-odpoledne-večer-noc?
• Ranní špička-odpolední špička (cesty do práce)?

Možné datové zdroje

• Cílem cvičení je rozdělit počty záznamů/obyvatel TRANSIT a VISIT do jednotlivých budov a na okolní přilehlé prostory (komunikace, cyklotrasy, pěší zóny atd.) nacházející se v dané ZSJ (nebo v případě mobility TRANSIT na relevantní komunikace) – záleží však na zvoleném přístupu
• Zamyslete se nad metodou rozdělení a využijte relevantní data – data by měla co nejvíce odpovídat měřítku ZSJ!

• Výstupem by měla být mapa rozložení obyvatel na daném území v dané časy/dny (podle výběru) s ohledem na vámi vybrané téma (mobilita; věk/pohlaví)

• 31. 3. – konzultace zpracování a vizualizace cvičení č. 2
• 7. 4. – prezentace výsledků na přednášce, konzultace zpracovaných výsledků ze cvičení č. 2 a zadání cvičení č. 3
• 14. 4. – konzultace zpracování a vizualizace cvičení č. 3

Deadline odevzdání cvičení č. 2 – 6. 4. 23:59 (úterý)

protokol, výstupy, prezentace

Odevzdávárna

• Data máme v současnosti rozdělená do budov/na komunikace, případně do dalších objektů

• Porovnatelnost s jinými datovými sadami? Případné budoucí srovnání s územími jiných administrativních celků?

• Data z budov, komunikací a jiných objektů je nutné rozpočítat do uniformního předem definovaného gridu

Chceme dosáhnout podobného výsledku, jako v případě již zmíněného příkladu – GIS4DIS

Rozpočítání do gridu v rámci projektu GIS4DIS

Různá granularita gridu

Na co si dát pozor?

• Cílem cvičení je přepočítat již rozdělené počty záznamů na vašich územích do uniformního gridu
• Jako základ použijte „1km2 Population Grid“ od Eurostatu – definovaná statistická jednotka; možnost porovnání s jinými daty/navzájem

• Výstupem by měla/y být mapa/y zobrazující hodnoty rozpočítané do buněk gridu

• 14. 4. – konzultace návrhu způsobu přepočtu dat do gridu
• 21. 4. – konzultace zpracování a vizualizace cvičení č. 3
• 28. 4. – prezentace výsledků cvičení č. 3 a zadání cvičení č. 4

Deadline odevzdání cvičení č. 3 – 27. 4. 23:59 (úterý)

výstupy, prezentace

Odevzdávárna

• Do závěrečného protokolu postupně shrnout všechny dosavadní úkony (relevantní metody, výsledky, interpretace, zdroje).

1. Charakteristika území
2. Explorační analýza (statistika)
3. Využití dat třetích stran
4. Výsledky dasymetrické metody
5. Rozdělení hodnot do gridu
6. Závěrečná interpretace výsledků a finální zvolená vizualizace

• Velikost A0
• Pozadí ve světlých tónech barvy (+ keep it simple)
• Spíše tmavý text na světlém pozadí
• Stručný a výstižný nadpis
• Bezpatkové jednoduché písmo
• Dostatečný prostor mezi prvky (čitelnost)
• 2, max. 3 fonty (stejný význam = stejný font)
• Přibližné velikosti textu:
• 50+ px – nadpis
• 36+ px – podnadpisy
• 24–30 px – vlastní text
• Logická struktura a posloupnost
• Úvod – Obsah (charakteristika, popis dat/analýza, metodika, výstupy) – Závěr
• Uvést zdroje

Deadline odevzdání cvičení č. 4 – 25. 5. 23:59 (úterý)

protokol, výstupy, prezentace

Odevzdávárna