Карты и функции

🇷🇺🏙 👥 🖼️ Сеточные данные о плотности населения России в 2021 году: карта плотности населения страны по ячейкам 1×1 км (1 км²) и карты плотности населения 1000 крупнейших населённых пунктов по ячейкам 100м×100 метров (1 гектар).

🗺📥 'https://t.me/anteotalks/763?comment=1443' rel='nofollow'>Карта России в высоком разрешении, 'https://t.me/anteotalks/763?comment=1413' rel='nofollow'>карты с ещё несколькими десятками населённых пунктов и 'https://t.me/anteotalks/763?comment=1444' rel='nofollow'>архив с индивидуальными картинками с центром в каждом из тысячи крупнейших населённых пунктов — в комментариях.

———

В июне 2025 года коллектив Научно-учебной группы «Пространственный анализ и моделирование городских процессов» Факультета географии и геоинформационных технологий 🤩 НИУ ВШЭ совместно с Институтом географии РАН создали уникальный набор данных — сетку плотности населения России за 2021 год с точностью до 100×100 метров (1 гектар).

📥 Страница данных со ссылкой для скачивания.
📑 Научная статья по проекту.

За основу была взята глобальная сетка населения GHS-POP, которую улучшили валидацией и корректировкой по данным численности населения муниципальных образований согласно данным: а) переписи населения 2021 года, б) региональной статистики обеспеченности жильём в городской и сельской местности и в) типов застройки с карты OpenStreetMap.

Конечно, все эти источники имеют определённые ограничения и далеко не идеальное качество (GHS-POP имеет свои неточности, также помним про качество переписи 2021 г., завышение населения в некоторых регионах и про то, что полнота данных OSM варьируется от региона к региону), но имеем, что имеем.
Всё же работа была проведена немалая и в итоге получился, вероятно, самый точный и детальный датасет плотности населения России за 2021 год.
Скорректированный набор данных стал точнее GHS-POP: согласно верификации по данным реестра жилого фонда, на уровне ячеек 100×100 метров доля верно распределённого населения (метрика TAA) выросла с 43-50% в оригинальном GHS-POP до 47-56% после коррекции. На агрегированном уровне 1×1 км точность повысилась ещё заметнее — с 64-76% до 75-83%.
В сравнении с базовой GHS-POP скорректированные данные выглядят заметно лучше (можно скачать GHS-POP за 2020 год здесь и проверить самому, например, в QGIS).
Напомню, что я уже делал интерактивную карту с динамикой населения более 150 тысяч населённых пунктов России по данным переписей 2002, 2010 и 2021 гг., но сетка плотности населения ещё детальнее показывает распределение населения по стране на 2021 год, и поэтому интересно посмотреть на её визуализацию.
В очередной раз спасибо Всеволоду Баширову (sevabashirov в ЖЖ) за самые точные координаты населённых пунктов (хотя кое-где, возможно, могут быть ошибки).

🗺🔍Что мы видим на картах плотности?

Хорошо видно, что в России определённо есть первый (🛡Москва) и второй (🛡Санкт-Петербург) города, которые явно выделяются своими размерами и плотностью населения — только здесь есть множество больших районов с плотностью населения >300 и даже >500 человек на гектар.
1. 🛡 Москва в квадрате 100x100 км вокруг себя имеет около 18-19 млн человек, 2.🛡Санкт-Петербург — около 6-7 млн (конечно, правильнее было бы считать агломерации, но это к экспертам по агломерациям).
А вот определённого третьего города у нас пока что нет, только более десятка ± похожих друг на друга миллионников — в квадрате 100x100 км ни у кого из них не живёт даже 3 млн человек, а больше 2 млн есть только в квадратах у 4. 🛡 Екатеринбурга, 9.🛡Самары и 3. 🛡 Новосибирска.
Самым плотным из них кажется 4. 🛡 Екатеринбург, но и ему далеко до двух столиц.
А вот кажущийся перенаселённым 13. 🛡 Краснодар пока что имеет не такую высокую плотность.

Из интересного отмечу также 12. 🛡 Омск и 16. 🛡 Волгоград — на карте по России хорошо видно, насколько важными центрами в каркасе расселения они являются.

Ну и отмечу огромное разнообразие типов расселения в разных регионах (плотные мелкие сёла 🇷🇺 Чувашии, крупные станицы 🇷🇺 Кубани, плотнейшая 🇷🇺 Московская область, очаговое расселение на Севере и т.д.) и типов застроек городов (от компактного 4. 🛡 Екатеринбурга до вытянутого 16. 🛡 Волгограда).

В общем, эти карты можно рассматривать долго. А что интересного заметили вы? Напишите в комментариях!

🌎Узкое горлышко глобальных моделей плотности населения

Команда факультета географии НИУ ВШЭ совместно с Институтом экономики природных ресурсов и изменения климата НИУ ВШЭ работает над оценкой климатических рисков в странах Центральной Азии.

📊 Для расчетов нам требовались подробные данные о распределении населения. Первоначально мы предполагали использовать глобальные 100-метровые модели плотности населения — GHS Population grid от Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии и WorldPop от одноименной лаборатории Университета Саутгемптона.

🛰 Обе модели являются лучшими в своем роде. В основе GHS Population grid — объемы жилой застройки, извлеченные из снимков Sentinel.

WorldPop дает оценку плотности населения по 30+ переменным, которые описывают топографию, застройку, дорожную сеть и другие факторы размещения населения.

⚠️ В чем же узкое горлышко и сложность использования этих моделей? В актуальности данных статистического учета и точности данных об административных границах. Обе модели основаны на распределении населения из полигонов статистического учета (единиц АТД) в ячейки регулярной сетки.

GHS Population grid использует устаревшие данные переписей 2010-х гг. с экстраполяцией трендов в динамике численности населения. WorldPop основан на более актуальных статистических данных. Обе модели имеют общий недостаток — низкое качество границ. Это проявляется в чрезмерном упрощении: например, Шымкент и Душанбе представлены простыми кругами, а некоторые районы Узбекистана перепутаны между собой. Это неизбежно порождает смещенные оценки и ошибки. То есть сложные алгоритмы и высокое разрешение ковариат ломаются о недостатки базовых наборов данных.

🔬Чтобы получить необходимую информацию о населении, мы пересобрали GHS Population grid, используя оригинальные слои застройки и актуальные данные статистического учета на 2025 год по 600 административным единицам с границами из OpenStreetMap. Особое внимание обращали на спорные территории.

На рисунке: оценка плотности населения в Ферганской долине, наиболее населенном регионе Центральной Азии.

Автор: Александр Шелудков, доцент Базовой кафедры Института географии РАН факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ

#городскиеданные #АлександрШелудков

🏙 Научно-учебная группа «Пространственный анализ и моделирование городских процессов» факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ приглашает принять участие в семинаре, посвященном анализу морфологии улично-дорожных сетей в городах.

🗓 Когда? 29 апреля в 18:10.
📍 Где? Покровский бул., д. 11, ауд. R408

Уличная сеть — наиболее устойчивый элемент городской морфологии: в отличие от зданий, чей возраст редко превышает 50–150 лет, улицы могут сохранять очертания столетиями. Именно они задают пространственную структуру города, направляют городские потоки, разграничивают районы и очерчивают направления потенциального роста города вовне, а их характеристики помогают понять положение района в структуре города.

Докладчики:
🔹Андрей Мокрушин (3 курс) и Артур Шлеин (2 курс), студенты бакалавриата факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ,
Доклад «Убрать нельзя упростить: автоматическая генерализация данных OpenStreetMap о дорогах для анализа морфологии»;
🔹 Анна Чугаева, студентка 3 курса бакалавриата факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ,
Доклад «Классификация элементов улично-дорожной сети Москвы по характеристикам видимости»;
🔹Роман Трофимов, студент 3 курса бакалавриата факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ,
Доклад «Влияние улично-дорожной сети на функциональную плотность объектов ритейла».

👉 Для участия в семинаре зарегистрируйтесь, пожалуйста, по ссылке

Ждем Вас!

📲 Факультет географии НИУ ВШЭ в МАХ

🏙 Научно-учебная группа «Пространственный анализ и моделирование городских процессов» факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ приглашает принять участие в семинаре, посвященном моделированию мобильности населения в городских агломерациях.

🗓 Когда? 15 апреля в 18:10.
📍 Где? Покровский бул., д. 11, ауд. M302

Мобильность населения — ключевая характеристика современного города. Ее исследования помогают понять функциональное устройство города, оценить доступность услуг, нагрузку на транспортные системы, выявить потенциальные локации для новой социальной и коммерческой инфраструктуры. Из-за сложностей и ограничений сбора данных, такой анализ часто опирается на модельные подходы, которые по косвенным данным и дополнительным признакам помогают восстановить структуру перемещений жителей.

⚙️ В рамках семинара мы предлагаем обсудить современные подходы к оценке мобильности, от классических механистических моделей до алгоритмов машинного обучения и генерации синтетических данных: насколько успешны эти подходы и для каких задач они подходят, в чем состоят их ключевые ограничения, какую роль в моделировании мобильности могут играть морфометрические характеристики города?

Докладчики:
🔹Денис Афанасьев, ведущий аналитик данных, Билайн Геоаналитика,
Доклад «Генерация синтетических геоданных мобильного оператора»;
🔹 Екатерина Кокурина, студентка 3 курса бакалавриата факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ,
Доклад «Моделирование дневной активности населения на основе механистических моделей и моделей машинного обучения на примере Хельсинки»;
🔹Артур Шлеин, студент 2 курса бакалавриата факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ,
Доклад «Оценка структуры пассажиропотока общественного транспорта с использованием гравитационной модели (пример юго-запада Санкт-Петербурга)».

👉 Для участия в семинаре зарегистрируйтесь, пожалуйста, по ссылке

Ждем Вас!

📲 Факультет географии НИУ ВШЭ в МАХ

Открытая ГИС-конференция Мапакон — программа и регистрация

28 марта ждём всех на открытой ГИС-конференции «Мапакон 2026» 😎

Основная ценность конференции — это доклады, и их в этот раз более 60! Чтобы не запутаться и выбрать самые интересные, у нас есть программа конференции 🔍 Изучайте её и намечайте, на какие доклады пойти. А на странице конференции эта же программа есть в текстовом виде.

В итоговом расписании могут быть небольшие изменения, финальный вариант мы ещё опубликуем накануне Мапакона.

Формат и регистрация
Чтобы не пропустить событие, обязательно зарегистрируйтесь. Всем участникам за час до начала, утром 28 марта, по электронной почте придёт ссылка-приглашение. По ссылке вы перейдёте на онлайн-пространство конференции и сможете перемещаться по разным трансляциям, чтобы слушать доклады в разных комнатах.

🔼Зарегистрироваться