SPATIOTEMPORAL ANALYTICS OF URBAN POPULATION USING HEAT MAPS

Herald of Kazakh-British technical university, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.55452/1998-6688-2025-22-1-150-162
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Spatiotemporal analytics of population movement and density data plays a crucial role in building a «smart city», providing a basis for optimizing urban planning, improving transport systems, increasing public safety, environmental monitoring, developing digital services and urban analytics. This article presents the results of a study on spatiotemporal patterns of distribution and concentration of the population of Almaty using the method of dynamic heat maps. To build a complete picture of the movement, density and activity of the population, open geographic data from OpenStreetMap (OSM) and aggregated data from a mobile operator were used. Analysis of the load on urban quadrants of 500×500 meters based on OSM made it possible to assess the key patterns of change in population density depending on the time of day. Visualization of spatiotemporal data is implemented using the Python Folium library, which ensured the creation of clear interactive maps. The scientific novelty of the study lies in the study of urban processes in Almaty based on integrated data from different sources reflecting the spatiotemporal features of the dynamics of the urban population. The results obtained demonstrate clear patterns of population concentration that can be used to more accurately forecast and plan the allocation of resources and urban infrastructure.