7.7万亿像素打造的全球运动热力图，交通分析有救了！

近几年来，云计算、大数据、移动互联网等新兴技术的发展，让智慧城市一词不断见诸媒体报端。

从google 的姐妹公司sidewalk Lab的多伦多智慧城市到雄安新区，利用AI结合大量数据进行数字化的分析和决策，是智慧城市的关键所在。


而与城市生活相关的数据包罗万象，仅交通出行一项就无比庞杂且难以统计。但智慧出行又是智慧城市的重要指标之一，如何获取一手数据就成了重中之重。
趁这话题还没有铺得太大，先回归到今天的正题：有没有什么免费好用的网站或平台，可以获取与日常出行相关的信息，用于设计和分析？




在这，给大家推荐一个可视化的全球运动热力图——strava heatmap（无需翻墙即可访问）：
https://www.strava.com/heatmap

这是个由全球的运动爱好者（可以理解为每天正常出行、通勤的人）的日常出行方式、路线、频率、热度等可视化的数据汇聚而成的网站。
网站创建者为一款免费运动软件开发商strava，利用google提供的技术支持，将用户自发上传的数万亿数据点渲染成常见的可视化热图：

卫星地图模式

黑色底图风格模式

一起来看看这个网站有哪些惊艳之处：

1.界面和数据

网站初始界面如下。金黄色的区域为记录了出行和活动数据的区域，颜色越明亮，代表数据越密集，活动越频繁：

其中，关于热图及其反映的数据的信息，官方说明如下：

• 热图显示过去两年来汇总的公开出行和活动的“热度”。
• 热图每月更新。
• 用户标记为私人的活动不显示，以保护数据隐私。
• 用户可通过更新其隐私设置选择退出热图。
• 活动非常少的区域可能不显示任何“热度”。
• 包含17亿个活动
• 1.4万亿个纬度/经度点
• 共光栅化了超过7.7万亿像素
• 5TB的原始输入数据
• 总距离为160亿公里
• 记录的活动总持续时间为10万年
  

因此首先要清楚，热图反映的是该软件用户的活动热度，不代表所有人的出行活动热度。而且受限于用户的隐私保护和某些其他因素：

朝鲜区域无数据来源

地图左侧为控制菜单栏，可用于调节设置地图的颜色、样式，和选择出行的活动类型等：

右侧为搜索栏，可以快速查找某一区域的热图信息：

2.菜单选项

首先，地图菜单可以调节热图的可视化颜色样式，一共有金黄、蓝、紫、灰、红五种颜色可供选择：

其次，不同颜色还可以结合不同透明度和卫星风格，生成用于分析、PPT之用的不同的效果：

运动轨迹交织出的高清晰度和精度

最后，也是最实用的一点，菜单栏可以筛选骑行、步行、游泳（轮渡）和滑雪（冰）四种运动或者出行方式，以获取更详细的数据，并作为决策依据，满足实际问题分析需求：

香港局部区域的出行热点图

3.应用

该网站的大量数据和精美底图除了平时画画交通出行分析、做做PPT外，更可以用来做社会政策层面的决策。

比如在2018年西雅图举行的智慧城市协作会议期间，该地图曾作为美国官方为新的非机动车出行方式而搭建的一套数据共享标准的组成部分。与之相对的机动车数据则主要来源于Uber和Lyft：

西雅图的自行车出行热图

盐湖城滑雪热门路径热图

火人节人流路径热图

由于国内的运动爱好者的贡献，使得国内主要城市的数据也相对比较完善，可以作为城市出行方面的决策参考依据：

此外，把尺度缩小到个人，这个地图很好地诠释了什么叫每个人既是数据的利用者，也是数据的贡献者。毕竟，权衡好科技和隐私、数据和经验在数据获取上显得尤为重要。
至于智慧城市，也和这个地图一样，还需要众人拾柴，循序渐进，才能不断变得更好。