Финский город использует ГИС в ежегодном сражении со снегом
ArcGIS Plows into Snow
С помощью ГИС город Пори экономит время и топливо на борьбу со снегом. Входящие в ArcGIS инструменты оптимизации маршрутов позволяют сократить общее число километров, проходимое каждой снегоуборочной машиной, и повысить производительность работ. ГИС помогает определить, когда и как следует чистить от снега дороги, и какой тип машин при этом использовать. В рамках общекорпоративной лицензии город имеет неограниченный доступ к программному обеспечению ArcGIS, включая дополнительные модули.
Герцог Финляндский Юхан III, сын короля Швеции Густава I, основал Пори в 1558 году. Расположенное в устье реки Кокемяэнйоки поселение должно было стать портом и торговым городом, призванным оживить торговые связи с континентальной Европой. Пори первоначально насчитывал примерно 300 жителей, переселившихся из близлежащего города Улвила. Новый город быстро добился коммерческого успеха и расцвел как региональный центр торговли и судостроения.
Сегодня Пори – это город высоких жизненных стандартов, одиннадцатый по численности населения город Финляндии, в нем проживает около 84000 жителей (сайт города: www.pori.fi). В городе, расположенном на юго-западе страны на берегу Ботнического залива, много достопримечательностей и живописных мест, три университета; джаз-фестиваль Пори – один из самых популярных музыкальных фестивалей в Европе.
Вследствие своего географического положения на севере Европы город покрыт снегом более трети года. Иногда снежные вьюги начинаются уже в октябре и продолжаются до конца апреля. В этот период городским коммунальным службам приходится очищать от снега и льда почти 1200 километров улиц и 300 километров велосипедных дорожек.
Зоны уборки пешеходных тротуаров и дорожек, оптимизированные по методу Размещение-Распределение в ArcGIS.
Департамент общественных работ Пори уже давно использует программное обеспечение ГИС, главным образом для управления активами и обслуживания инфраструктуры. Однако операции снегоуборки традиционно планировались с помощью большой настенной карты, на которой были обозначены зоны обслуживания. Диспетчеры отправляли водителей снегоуборочных машин чистить от снега улицы, тротуары и велосипедные дорожки примерно так же, как и десятилетия назад. А именно, каждому водителю назначалась зона для периодической уборки в течение всей зимы, без попытки оптимизировать маршруты и используемый тип автотехники в зависимости от текущей ситуации.
«Водители снегоуборочных машин выполняли практически те же процедуры, что и в прошлом, – говорит Тимо Уидбом, специалист по ГИС мэрии Пори. – Это был не очень эффективный процесс. Хотя большинство дорог чистилось регулярно, некоторые подолгу оставались неубранными из-за их местоположения и отсутствия специализированной снегоуборочной техники, необходимой для отдельных участков». То есть, назрело время для внесения изменений в этот рутинный процесс.
В начале 2012 года мэрия Пори заключила с Esri корпоративное лицензионное соглашение, предоставившее ей неограниченный по количеству лицензий доступ к программному обеспечению ArcGIS и его дополнительным модулям, в том числе к модулю ArcGIS Network Analyst. В новых условиях, позволявших каждому сотруднику мэрии работать с ГИС, Уидбом, совместно с Аки Каапро, ГИС-аналитиком компании Esri Finland Oy, авторизованного дистрибьютора Esri в Финляндии, занялся построением моделей геообработки для оптимизации снегоуборки и обеспечением доступа к базе геоданных тех сотрудников департамента общественных работ, которые отвечали за снегоуборочные работы.
Три примера оптимизированных маршрутов для уборки от снега пешеходных улиц и велодорожек.
Прежде всего, нужно было собрать необходимые для анализа данные о городских дорогах. Для этого весь город был поделен примерно на 800 ячеек, каждая размером один квадратный километр. Все дороги и дорожки в каждой ячейке были визуально проинспектированы и отнесены к различным категориям. Хотя собственная ГИС дорожного департамента уже содержала городскую дорожную сеть, в ней не хватало классификационной информации для управления снегоуборкой, например, при каком количестве выпавшего снега необходимо расчищать ту или иную дорогу. Классификация характеристик улиц включает также их ширину и топологию, от которых зависят высота снежного покрова и метод уборки дороги. Для сбора всех нужных данных потребовалось более года.
«Процесс сбора данных занял немало времени. Мы тщательно изучали каждую ячейку сетки и собирали все данные об улицах и дорожках в ней, поскольку они играли главную роль при разработке наших моделей геообработки, – продолжает Уидбом. – Собранные данные позволяют определить, когда и как чистить ту или иную дорогу, и какой тип машин использовать. Например, для велосипедных дорожек мы используем небольшие снегоуборщики, а большие дороги иногда приходится чистить несколькими машинами одновременно».
Классифицировав городские улицы и велосипедные дорожки по ряду категорий, Kaапро приступил к разработке двух моделей геообработки. Одна из них определяет оптимальные зоны снегоуборки, а другая оптимизирует маршруты выдвижения к этим зонам и перемещения внутри них. В моделях учитывается ряд факторов, в том числе данные, собранные в ходе инспекции городских улиц и велодорожек, классификация улиц по приоритету уборки, тип требуемого снегоуборщика и общее число зон снегоуборки. В первой модели используется инструмент Размещение-Распределение (Location Allocation) модуля ArcGIS Network Analyst для создания точек спроса (demand points) в тех зонах, где требуется снегоуборка. После определения таких точек выполняется вторая модель, использующая включенный в Network Analyst алгоритм решения задачи выбора маршрута движения минимальной стоимости (по критериям снижения времени проезда, пройденного расстояния или расхода топлива), в данном случае – для нахождения оптимальных маршрутов снегоуборки. Модель позволяет также осуществлять мультиточечную маршрутизацию с заданием промежуточных пунктов проезда и переупорядочение маршрута.
Город Пори на Глобальной карте изображений в ArcGIS Online.
«Для каждого участка оптимизированного маршрута вычисляются временные метки, дающие информацию о времени, необходимом для уборки данного участка дороги, и позволяющие создать анимацию, – говорит Каапро. – Диспетчеры могут включить анимацию маршрутов в окне бегунка времени ArcGIS и разобрать особенности процесса с водителями снегоуборочных машин. Кроме того, маршрутная информация доводится до исполнителей традиционными средствами, такими как карты и путевые листы со схемами порядка передвижения. Основная цель – встроить оптимизированные маршруты в мобильные навигаторы водителей».
По результатам первого года Уидбом получил положительные отзывы о внедренных новшествах от водителей и диспетчеров департамента общественных работ Пори и на основе полученного опыта планирует расширить реализацию моделей в следующий зимний сезон. Он хочет сделать городскую базу геоданных доступной на смартфонах с тем, чтобы водители могли получать маршрутные задания и их корректировку непосредственно в полевых условиях и при необходимости просматривать историю обработки маршрута снегоуборки.
«Наши модели оптимизации маршрутов позволят сократить общий путь, проходимый каждой снегоуборочной машиной, и увеличить число дорог, которые она очищает, – говорит Уидбом. – Тем самым мы экономим время и затраты на топливо».
В 2014 году подробные данные по г.Пори были добавлены на Глобальную карту изображений и другие базовые карты, доступные на облачном ресурсе ArcGIS Online. А Министерство транспорта Финляндии более 10 лет назад получило награду Esri за достижения по применению ГИС на платформе ArcGIS на уровне всей страны.
