Miało nie być o MEVO do września, ale najechałem na stojący w zasadzie w polu rower przed Chwaszczynem. Zrobiłem zdjęcie i się okazało że figuruje on w bazie. Przypomnę, że w poprzednim odcinku trylogii o MEVO założyłem że plik locations.js zawiera informacje nt stacji oraz informacje o luźnych-rowerach-w-dziwnych-miejscach (np w Warszawie), które postanowiłem pomijać. Że przypomnę:
[luźne-rowery] mają dziwną nazwę a w atrybucie bike mają true (albo jeden), a w atrybucie spot mają zero (czyli false). Z tego wychodzi, że te stacje to nie są stacje tylko jakieś luźne rowery pozasystemowe. Taką mam koncepcję...
Znalezisko spod Chwaszczyna podkopało moją wiarę w koncepcję. No bo jeżeli baza zawiera także rowery normalnie eksploatowane, ale nie parkowane na stacjach, to pomijam -- być może istotną -- część ruchu w systemie MEVO. Żeby ustalić w miarę szybko stan rzeczy wymyśliłem, że podsumuję pozycje wszystkich rowerów -- zarówno tych na stacjach i tych luźnych -- i zobaczę co wyjdzie. Konkretnie czy parkowanie poza stacjami to incydent, który można pominąć czy niekoniecznie oraz czy dzikie parkingi się skupiają w pewnych lokalizacjach, a jak się skupiają, to gdzie?
Plik locations.js zawiera zmienną NEXTBIKE_PLACES_DB, która wygląda jakoś tak:
var NEXTBIKE_PLACES_DB = '[{"places":[
{"uid":14242676,
"lat":52.281631111111,
"lng":21.011891111111,
"bike":true,
"name":"Jagiellońska 88A",
"address":null,
"spot":false,
"number":0,
"bikes":1,
"booked_bikes":0,
"bike_racks":0,
"free_racks":0,
"special_racks":0,
"free_special_racks":0,
"maintenance":false,
"terminal_type":"","
bike_list":[{"number":"600262","bike_type":114,
"lock_types":["frame_lock"],
"active":true,
"state":"ok",
"electric_lock":true,
"boardcomputer":7551015898,
"pedelec_battery":62,
"battery_pack":{"percentage":62}}],
"bike_numbers":["600262"],
"bike_types":{"114":1},
"place_type":"12",
"rack_locks":false,
"city":"Gdańsk-Wawa"}]}]';
Pole places zawiera listę elementów, z których każdy to opis miejsca, tj. stacji lub pozycji luźnego roweru (dalej LB od luźnego-bajka). Czy jest to stacja czy rower można wykoncypować na podstawie wartości pola bike (jeżeli true/1 to luźny rower). Są ponadto współrzędne miejsca (lat, lng); numer miejsca (number, lub zero dla LB) liczba rowerów zaparkowanych w miejscu (bikes); lista numerów rowerów w miejscu (bike_numbers); nazwa miejscowości (city). Pole uid to moim zdaniem unique id miejsca. Zatem stacja ma numer, LB nie ma numeru. Każda para współrzędnych ma ten sam uid.
W zasadzie jeżeli bike = true, to bikes=1 ale niekoniecznie i nie potrafię wykoncypować co znaczy taki rekord:
{"uid":14302318,
"lat":54.350404444444,"lng":18.586652222222,
"bike":true,
"name":"BIKE 99170",
...
"bikes":0,
...
city":"Gdańsk"}
Takich wpisów jest circa pięć więc pomijam wyjaśnienie tego fenomenu. Robię skrypt parsujący apiać wszystkie pliki locations.js pobrane w okresie maj--lipiec (ostatni miesiąc niekompletny). Skrypt zapisuje: uid, numer, pozycję, miasto, typ miejsca (stacja albo LB) oraz liczbę powtórzeń (liczba wpisów dotyczących miejsca o współrzędnych lat/lng; każda stacja w tym okresie ma 53 tysiące wpisów. LB ma mniej oczywiście.) Dla czerwca wychodzi 20 tysięcy różnych zarejestrowanych miejsc. Dla całego okresu 60 tysięcy (różnych).
Wyświetlenie 60 tys kropek na mapie nie będzie proste więc wymyśliłem sobie, że rozpocznę od zagregowania liczby ,,parkingów'' do rozsądnej wielkości rzędu kilku tysięcy. W pierwszym podejściu założyłem, że duża liczba miejsc parkowania to rezultat błędów w ustalaniu pozycji GPS i że pozycji będzie mniej jak się zmniejszy dokładność pomiaru. Konkretnie zamiast 8 cyfr spróbować zastosować 4 (tj. przykładowo 54.12345678 obciąć do 54.1234) i zobaczyć co wyjdzie.
Wyszło 40 tysięcy czyli redukcja taka sobie, ale ujawniły się dziwne miejsca koncentracji: w Gdańsku na ul. Pokoleń Lechii/Amber Expo, w Warszawie na ulicy Jagiellońskiej w okolicach numeru 88 oraz w Cedrach Wlk! W Cedrach na ul. Pionierów Żuław 42 (gdzie na Google Maps jest firma UEGZ). Wygląda, że wszystkie wymienione miejsca to stacje, tyle że serwisowe rowerów.
Ponieważ oprócz Warszawy LB sporadycznie są raportowane także, w różnych innych dziwnych miejscach, to wymyśliłem, że będę pomijał miejsca znajdujące się poza prostokątem o współrzędnych wierzchołków równych: 53.8/17.4 (dolny lewy) i 55.0/19.5 (górny prawy).
Na okoliczność LB z Pokoleń Lechii/Amber Expo dodałem warunek, że pomijane są także miejsca znajdujące się wewnątrz prostokąta o współrzędnych wierzchołków równych: 54.387395/18.630779 (górny lewy) i 54.385733,18.635221 (dolny prawy). Cedry zostawiłem w spokoju za to policzyłem kwantyle tych 40 tysięcy miejsc (bez 650 oficjalnych stacji):
kwantyl 25% 50% 75% 90% 95% 100% ------------------------------------------ wpisy 2 9 29 121 246 32760
Dwa wpisy to 4 minuty skoro każdy wpis jest co 2 minuty średnio. 50% miejsc było zajmowanych przez około 20 minut, a 5% wszystkich miejsc to parkingi na 8 godzin i dłużej (w ciągu 2,5 miesiąca przypominam) czyli dalej niewiele. Zamiast kombinować z dokładnością pomiaru można pominąć te miejsca które pojawiają się sporadycznie. Jeżeli za typowe przyjmiemy takie, które występują minimum 250 razy (około 5% największych wartości), to miejsc jest 2232 (w tym 650 stacji). Co ważniejsze udział wpisów dotyczących LB w całości wpisów to 5,6%. Spokojnie można tego nie analizować bo przecież i tak moje szacunki są przybliżone. A pominięcie LB ma tą zaletę że upraszcza rachunki. Na mapie te 5% najczęściej powtarzających się miejsc wygląda następująco:
Zostało osiem miejsc z liczbą wpisów większą od 5000, w tym 5 w Cedrach (gdzie jak już ustaliłem coś serwisują niechybnie). Te 3 duże dzikie parkingi to: Stężyca (2) oraz Sierakowice.
Reasumując: znalezisko spod Chwaszczyna niewiele zmienia. Nie będę uwzględniał w statystykach wykorzystania MEVO rowerów parkowanych poza stacjami.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz