Nutnosť alebo prebytok odpadkových košov pre psy v meste Nitra
Autorky: Andrea Guľkášová, Kristína Vicenová
Škola: Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici
Dáta: Otvorené dáta mesta Nitra
Vizualizácia: Power BI
Cieľom projektu je poukázať na množstvo košov pre psíčkarov v meste Nitra. Cieľom je tiež skúmať pomer alebo nepomer odpadkových košov v závislosti od počtu psov v jednotlivých mestských častiach Nitry. Tento projekt môže poskytnúť prehľad daňovníkom platiacim daň za psa a poskytnúť impulz mestu Nitra.
Dáta pochádzajú z otvorených dát mesta Nitra, konkrétne údaje o počte psov podľa ulíc a pre údaje o počte košov bol kontaktovaný mestský úrad Nitry, ktoré dané údaje poskytol.
Prvý graf zobrazuje nepomer smetných košov, z ktorého je zrejmé že najväčšie mestské časti podľa počtu psov sú bez košov na exkrementy pre psov.
Ďalšia vizualizácia zobrazuje mestské časti, kde sa koše nachádzajú.
Na ďalších grafoch je zrejmé, že väčšina MČ ktoré majú koše majú ledva 5 kusov. Jediné MČ, ktoré majú viac košov sú Klokočina, Chrenová a Staré mesto, kde počet košov presahuje 15 košov. Najviac sa nachádza na sídlisku Klokočina – viac ako 30 kusov.
V koláčovom grafe je zobrazený počet ulíc, ktoré poskytujú odpadkové koše, ktorých je menej ako 10%. Koše sa nenachádzajú na 500 uliciach, ktoré sú rozdelené v grafe podľa MČ.
Na mape je vidno, že veľkú časť mesta predstavujú ulice bez košov. Počet psov na 1 kôš v celom meste je 71. Toto číslo je viac ilustračné.
Psy v meste Prešov
Autorky: Kristína Murínová, Dominika Smoronová
Škola: Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici
Dáta: Otvorené dáta mesta Prešov
Vizualizácia: Power BI
Pri projekte boli využité otvorené dáta mesta Prešov – Počet občanov podľa ulíc a Počet prihlásených psov podľa ulíc.
Cieľovou skupinou projektu sú:
- obyvatelia mesta
- neziskové organizácie zamerané na rozvoj miest určených pre psi
- záujmové spolky
- zastupiteľstvo
- veterinári, podnikatelia napr. v oblasti chovateľských potrieb
Prvým sledovaným ukazovateľom bol počet psov podľa ulíc – môže byť užitočný pre nových obyvateľov mesta (či už preferujú zvieratá alebo nie), podnikateľské subjekty napr. chovateľské potreby, veterinárov kvôli umiestneniu ambulancie, pre upratovacie služby a pre plánovanie vhodného umiestnenia parkov pre psov alebo košov pre psov. Je možné filtrovať podľa počtu psov, pri kurzore sa zobrazí pre porovnanie aj celkový počet obyvateľov.
Ďalej je v projekte dostupná mapa, veľkosť guličky je zvolená podľa počtu psov. Tiež je zobrazený na porovnanie celkový počet obyvateľov v tooltipe (bubline).
Ďalej je vypočítaný pomer pes na 1 obyvateľov, ktorý je využiteľný pre spolky a neziskové organizácie (napr. nový park pre psy), čím je možné zistiť kde je možné očakávať najväčšiu podporu. Je možné filtrovať ulice. Ukazovateľ je zobrazený aj na mape. Bolo zistené, že existujú aj ulice kde je viac psov ako obyvateľov.
Do budúcnosti je možné využiť aj počet psov podľa plemena, čo by mohlo zaujímať rodičov s malými deťmi. Ak by boli zverejnené počty psov podľa adresy, zabezpečilo by to presnejšiu vizualizáciu údajov na mape.
Pozrite si vizualizáciuModelovanie scenárov miery zníženia emisií podľa využívania elektromobilov v dennej dochádzke v Košiciach
Autorka: Mária Rúčeková
Škola: Technická univerzita v Košiciach
Dáta: Google Maps API, Štatistický úrad SR, nabky.com, ďalšie
Vizualizácia: Tableau
Cieľom práce je modelovanie scenárov miery zníženia emisií pri rôznom podiele elektromobilov na osobnej automobilovej dennej doprave v Košiciach a pri rôznej kapacite elektronabíjacích staníc s použitím agendového modelovania. Aké maximálne zníženie emisií možno očakávať pri % elektromobilov v doprave za rok, resp. pri určitom počte nabíjacích staníc (simulácia dynamickej dopravy).
Použité boli dáta o trasách z Google Maps API, údaje o nabíjacích staniciach z portálu nabky.com, Chargemap, otvorené údaje o dennej dochádzke pracujúcich do Košíc zo Štatistického úradu SR, priemerné denné intenzity z Celoštátneho sčítania dopravy, na výpočet emisií kalkulačka Inštitútu enviromentálnych politík.
Cieľovou skupinou sú tvorcovia dopravných politík a analýz a start-upy.
Na vytvorenie modelu boli dáta najskôr stiahnuté v Pythone (z Google Maps API), následne simulácia bola vypočítaná v programe R a výsledky vizualizované v Tableau.
Do úvahy sa brali aj alternatívne trasy, údaje z Plánu udržateľnej dopravy (Košice). Simulované boli rôzne podiely elektromobilov v dennej doprave (1%, 3%, 20%). Výsledky simulácie boli porovnávané s monitoringom emisií Výskumného ústavu dopravného v Žiline pre Ministerstvo dopravy a výstavby SR (granularita len na Slovensko, použiteľné len na hrubý odhad).
Výsledky simulácie boli aplikované aj na ostatné krajské mestá, výsledkom bol priestor asi 16 % podiel elektromobilov pri súčasnej kapacite nabíjačiek.
Vo vizualizácii v Tableau je možné si určiť podiel elektromobilov a sledovať aký vplyv by mal tento počet elektromobilov na emisie.
Z hľadiska ďalších praktických problémov je problém najmä s nabíjacou infraštruktúrou – sídliskovými nabíjačkami. Potenciál projektu vidíme po dostatočnej verifikácii a zlepšení z hľadiska metodiky simulovanie okrem mobility aj finančnú nákladovosť a bezpečnosť (napr. horenie elektromobilov).
